INTEGRATING VISUAL ART AND LANGUAGE, SOCIAL SCIENCE AND SCIENCE: UNIT PLANS FOR A TEACHING ARTIST
Notice bibliographique
Résumé
The broad purpose of the project was to explore what an arts partnership could look like. An arts partnership generally involves an artist—or “teaching artist”—from the community spending time in a classroom, working with the teacher and students on art projects. I begin the project with a review of literature that describes what an arts partnership is, the benefits they provide, different ways they are structured, some of the issues or challenges with arts partnerships, and who supports arts partnerships in Ontario. The second part of the project presents curriculum designed for a teaching artist to use in schools with students in grades six to eight. I begin the section by describing the guiding principles I used to design the teaching artist programs. I then provide detailed lesson plans. Program 1 (8 weeks) integrates visual art with language. Program 2 (4 weeks) integrates visual art with social studies (geography). Program 3 (4 weeks) integrates visual art with science. Within the programs I intentionally created resources for the teaching artist to use that emphasize visual and oral communication instead of relying only on written communication. For example, I created a number Power Point presentations to visually enhance communication of information and ideas and to show students examples of art work. I also created videos to demonstrate art-making techniques. Further, I created exemplars of all the assignments to show students the kinds of things they are expected to produce.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».