Spatial and Collective Learning through Mobile Sensory Photography and Creative Cartography
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation explores how the educational tools of mobile sensory photography and creative cartography can be used in art education settings to encourage youth to attend to their everyday surroundings. Mobile sensory photography utilizes the connectivity of mobile devices to enable learning collectives to create and share photographs of their everyday surroundings. I anchored this process in Sensory Studies as a strategy to engage learners with the everyday places they inhabit. I use creative cartography as an umbrella term to describe a diverse set of practices that use maps to represent subjective, social, collective, political, and spatial experiences. A central question I examine is what kinds of spatial and collective learning occur when integrating these tools in art classrooms. My understanding of spatial and collective learning is rooted in the complementary theoretical frameworks of complexity thinking and spatiality, which regard learning as social, relational, and situated within existing spatio-temporal relations. I used the methodology of Design-Based Research (DBR) to integrate these tools in high school art classrooms. I worked collaboratively with two art teachers at two different schools in Montreal to design and test a series of educational activities that involved taking sensory photographs of everyday places and sharing these images on social media and online mapping networks. By analyzing student and teacher interviews and their artistic productions, I was able to develop pedagogical strategies and a spatial theoretical framework for using mobile devices to enrich teaching and learning in art classrooms. This research has convinced me of the pertinence of attending to the spatial and temporal dimension of teaching and learning in physical and online spaces, and the symbiotic relationship between photography, the senses, and place-based learning. I also found the particular form of creative cartography that I termed Collective Online Sensory Mapping (COSM) to be a powerful tool for enabling a group of learners to attend to their everyday surroundings, express their identities, and learn about others. \nKeywords: Mobile sensory photography, creative cartography, spatiality in education, senses in Art Education
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».