Media literacy : transforming curriculum and teaching
Notice bibliographique
Résumé
The National Society for the Study of Education. Board of Directors of ther Society, 2005-2006 Contributors to the Yearbook. Reviewers for the Yearbook. Living Within the Media, Erin Griffin. Chapter. 1. Overview: What is Media Literacy, Who Cares, and Why? (Gretchen Schwarz). Part One. Understandng Media Literarcy. 2. Uninformed in the Information Age: Why Media Necessitates Critical Thinking Education. (J. Lynn McBrien). 3. Why Media Literacy Matters in American Schools. (Ladislaus Semali). 4. How the Media Teach. (Carlos Cortes). 5. Media Literacy and the K-12 Content Areas. (Renee Hobbs). 6. Critical Thinking for the Cyberage. (Julie D. Frechette). 7. The Shadow Curriculum. (Pamela U. Brown). Part Two. Doing Media Literarcy in the Schools. 8. The Canadian Experience: Leading the Way. (John J. Pungente, Barry Duncan, and Neil Andersen). 9. Teachers Need Media Literacy, Too! (Sandra K. Goetze, Diane S. Brown, and Gretchen Schwarz). 10. Media Literacy Education: Lessons from the Center for Media Literacy. (Elizabeth Thoman and Tessa Jolls). 11. The Practice and Principles of Teaching Critical Literacy at the Educational Video Center. (Steven Goodman). 12. Obstacles, Challenges, and Potential: Envisioning the Future. (Gretchen Schwarz). Commentaries. Researching Media Literacy: Pitfalls and Possibilities. (Roy F. Fox). Merging Media and Science: Learning to Weigh Sources, Not Just Evidence. (Marlene Their). Media Literacy: A Powerful Tool for Parents and Teachers. (Carla Crockett). The Library Media Center: At the Center of Media Literacy Education. (Angel Kymes). Media Literacy for a Future Teacher. (Cheri Maynard). Terrain in Transition: Reflections on the Pedagogy of Media Literacy Education. (Faith Rogow). Name Index. Subject Index.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,022 |
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 ».