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Enregistrement W3135927894 · doi:10.25071/1916-4467.40642

Walking the Talk: Three Language Educators Engage in a Walking-Based Art Inquiry for Anti-Racist Education

2021· article· en· W3135927894 sur OpenAlexaffvenueabout
Adriana Oniță, Lébassé Guéladé-Yaï, Lucie Wallace

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association for Curriculum Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumOppressionSociologyVisual artsThe artsVisual arts educationSituatedLanguage artsPoetryPedagogyAestheticsArtPoliticsLawLiteratureComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As language and art educators committed to anti-oppression, we sought to explore how walking and art-making help us reflect, inquire, create, and act, upon new understandings of anti-racist education. Living in three different cities (Edmonton, Vancouver, and Palermo), we collaborated on a walking-based art inquiry for ten weeks in the summer of 2020, combining walking, art-making (photography, painting, mixed-media collage, screenprinting, and poetry), reflecting, and discussing. We were curious to investigate, both individually and collaboratively, what an anti-racist curriculum looks and feels like to us, and what walking and art-making might do in the process of learning and teaching. We situated our project in an arts-based research paradigm (Conrad & Beck, 2015), and we were inspired by Feinberg’s (2016) walking-based pedagogy and Judson’s (2018) walking curriculum. This article presents artistic experiments we created, as well as curricular insights that emerged from our process, for example, that walking and art may serve as dehabituating forces to help us openly feel, question, protest, and reimagine education, from intersecting perspectives of race and language.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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