Cultivating historical consciousness in the history classroom: Uncovering the subtleties of student meaning making with the help of found poetry
Notice bibliographique
Résumé
This article explores student meaning making in a Grade 11 US history unit on the Second World War. The 10-lesson unit was designed as an experiment that aimed to apply an instructional model of historical consciousness to a classroom context. Although the notion of historical consciousness has gained significant interest in the field of history education, translating it into educational practice remains a challenge. In this study, it refers to a disposition to make meaning of the past for oneself, which is manifested in three meaning-making abilities and processes (Boix Mansilla and Gardner, 2007; Nordgren and Johansson, 2015; Rüsen, 2004). To study the manifestation of historical consciousness in the learning process during this unit, I employed found poetry on collected classroom transcripts and observations, as well as student work. I turned to this qualitative, arts-informed method when I realised the analytic methods that I had employed so far failed to capture important subtleties of students’ historical consciousness emerging from the data. In this paper, I present and discuss the results of my analysis, offer a rationale for using found poetry in history education research and reflect on the need for relevant and meaningful school history.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».