MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186591872 · doi:10.29173/aar126

Cultivating Ecological Imagination with a Web-Based Mythology

2021· article· en· W3186591872 sur OpenAlexaffvenue
Stephanie T. Varga

Notice bibliographique

RevueAlberta Academic Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetMythologyCurriculumSociologyThe artsPerspective (graphical)PedagogyPsychologyMultimediaComputer scienceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This generative, theoretical descriptive paper, presents a framework I have designed to help teachers create on-line lessons that weave science from the curriculum into mythology. By mythologizing the curriculum, the teacher broadens the mindset of their students by allowing them to see the living-Earth as interconnected. This framework is timely, as many students are reacting to the policy around climate change, or absence of it, with fear and anxiety. The culminating artistic project of the digital game provides an opportunity for expression. It calls on the player to create a work of art that connects what they have learned from the game with their own experiences. The artistic project values the perspective of each contributor so that their anxieties can be heard. A direction for future research is a study that is embedded in a workshop for teachers. The workshop gives teachers an opportunity to learn about the framework while the study aims to learn about the myth-building experiences of teachers. The study follows the arts-based-research paradigm so that primacy can be given to the myths created by the teachers. As an exemplar of this framework, I present an on-line game I have created that connects several domains pertinent to the education of climate change including the personal, the social, and the scientific. The Google Sites game includes an assessment with instructions.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,370
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlberta Academic ReviewMême sujetEducational Games and GamificationTravaux en français237 207