Cultivating Ecological Imagination with a Web-Based Mythology
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».