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Enregistrement W3185100797

Spatial and Collective Learning through Mobile Sensory Photography and Creative Cartography

2020· dissertation· en· W3185100797 sur OpenAlexaboutno aff
Ehsan Akbari

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituatedEveryday lifePhotographyVisual artsSociologyGeographyPsychologyMultimediaPedagogyArtComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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