Art and the museum : the educational partnership between a museum and a school
Notice bibliographique
Résumé
This thesis provides an inside look at the dynamics of museum/school partnerships. One of the more successful of these programs is Arrimage, a program which combines art and academic subject matter geared to enhance problem solving skills, cognitive development, and to sensitize children to art and its history. My research centers on the Arrimage partnership (musée d'art contemporain de Montreal), and examines the key components of positive, interactive relationships with art educators in museums and schools. I conducted three in-depth interviews with key, but diverse Arrimage participants, each conducted in their respective institutions; one museum school educator, one generalist school-teacher and one art specialist. The generalist school teacher and art specialist worked together in the same school. Each participant was strategically chosen for the purpose of gaining as much knowledge as possible about museum/school partnerships. The three interviews were transcribed and analyzed for a different and/or a similar working knowledge of the partnership. My research shows that when schools and museums partner their resources, students benefit from art education with increased artistic skills and self-awareness; learning through the arts can shape the future of education. A successful museum/school partnership is a comprehensive and creative way for students to have a hands-on and inspiring experience in art education.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».