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Enregistrement W4220867752 · doi:10.18432/ari29593

Constructing a Pedagogy of Apparentness

2022· article· en· W4220867752 sur OpenAlexvenueno aff
Adam Tramantano

Notice bibliographique

RevueArt/Research International A Transdisciplinary Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive dissonanceParallelsMetaphorNarrativeVisual arts educationFraming (construction)PedagogyPostmodernismPerceptionAestheticsArt criticismArt methodologyPsychologySociologyVisual artsContemporary artArtThe artsSocial psychologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this explorative essay, I discuss the complexity of apparentness as it pertains to being a teacher educator and an artist. Notions from creative and postmodern research approaches help me suggest that it is a quality of perception and not a quality of art or any other kind of text. In this exploration of how apparentness comes in and out of focus for me as an educator and as an artist, I begin with a discussion of the role of art in my becoming a teacher educator; I realize art’s efficacy as a site for exploring the acts of facilitating discussions, drawing the attention of others, and raising an awareness for what we believe matters. As a painter, I reflect on and inquire into what is laudable and limited in these forays of connecting art to teaching and education. The research approach is narrative and reflective, not intent on the discovery of discreet findings, but more interested in discovering questions and in offering some ways of framing my experiences and their possible implications for educators, teacher education, art, and artists. I ponder the parallels between art and education, particularly in how viewing art can be a metaphor for classroom discussions. The essay is concerned with what we believe is apparent and mysterious, and how we engage in dialogue with the resonance and dissonance of the perceptions of others.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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