Make Stories That Matter: Innovative Techniques for Teaching Ethical and Inclusive Media-Making
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this research is to explore how a co-creation process and a constructive journalism philosophy can be applied to creating a filmmaking course. By identifying five main principles for effective constructive co-creation and embedding them into a digital education platform, a new educational approach has been created to empower and engage youth in creating stories that matter. Constructive Journalism requires a media-maker to address larger societal, environmental or systemic problems in their story while also showcasing possible solutions, innovations or progress made. This course is designed to allow students to choose a topic they are passionate about and partner with an inspiring individual who is leading change in that area, together they co-create a film using the constructive approach. The student's learning is broken up into five modules where each module begins with a fable that allows them to better understand key topics. Students progress at their own pace through a series of interactive videos which include self-tests, opportunities for reflection, and group online chats to socialize ideas. By the end of the course, students create their own "director's cut" with behind-the-scenes reflections and photographs to show their journey as well as a short film to be featured as part of Worldviews Productions digital platform. The course is designed to be scalable and versatile in nature so it can be offered digitally or in person.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
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 ».