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Enregistrement W3217336382 · doi:10.1111/1467-9752.12616

<i>Après le déluge</i> : Teaching and learning in the age of COVID

2021· article· fr· W3217336382 sur OpenAlexaff
David Bakhurst

Notice bibliographique

RevueJournal of Philosophy of Education · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Education and Society
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationImmanuel Kant Baltic Federal University
Mots-clésRelation (database)Online teachingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPedagogySociologyDistance educationTeaching methodPsychologyMathematics educationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In my 2020 paper ‘Teaching, telling and technology’, I explored the essentially second-personal, I-thou, relation between teacher and student—a relation I take to be essential to teaching at its most effective and inspiring. I concluded that essay with a critique of web-based instruction in universities, arguing that there are features of online courses that undermine dimensions of the teacher–student relation that are profoundly valuable. ‘Teaching, telling and technology’ appeared just as the COVID-19 pandemic disrupted the completion of the 2019–2020 academic year and forced many schools and colleges around the world to teach part or all of the 2020–2021 academic year online. In this article, I consider how the experience of teaching remotely during the pandemic illuminates the position I took in my earlier paper. I find that while we all have reason to be grateful that remote communication platforms made it possible for formal education to continue during the pandemic, there remain reasons for caution about online courses, particularly when taught asynchronously. This, I argue, is particularly, though not exclusively, true of teaching in the humanities. More concerning still is that many problematic features of web-based instruction are symptoms of deleterious trends in higher education in general. Nevertheless, the last year has vividly revealed that online platforms create exciting possibilities for collaborative teaching and research and that there is reason to hope that further innovations in technology can ameliorate existing shortcomings in online education, so long as we do not lose sight of certain core educational values. Drawing on such diverse thinkers as Oakeshott, Ilyenkov and Kant, I argue that, if we are to initiate pupils into the conversation of humanity and enable them to think for themselves, then educational encounters must foster and exhibit the creative movement of thought in conditions of uncertainty, and that our model—our ideal—for achieving this should be real-time, in-person intellectual engagement between embodied beings in shared physical space.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,035
Communication savante0,0180,024
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0070,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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