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Enregistrement W4284888156 · doi:10.53967/cje-rce.v45i2.4959

MakerMinds: An Exploratory Study of Making and Mindfulness Pedagogies

2022· article· en· W4284888156 sur OpenAlexaffvenue
Joanne Edmundson, Jennifer Jenson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPsychologyIntervention (counseling)Mental healthExperiential learningMetacognitionExploratory researchQualitative researchQualitative propertyPsychotherapistApplied psychologyPedagogyCognitionSociologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this ethnographically informed research study was to explore the integration of making and mindfulness pedagogies in a single curricular intervention (“MakerMinds”) and, in particular, how making engages students in mindfulness content and encourages their independent use of mindfulness tools. Mindfulness programs have long been used to promote mental health in clinical and non-clinical settings. Related research with school-aged children is limited, however, and the problem of how to fully engage them in mindfulness programming remains unsolved. Here, we report on the experiences of 24 Grade 4 students in MakerMinds over an eight-week period. Qualitative data from multiple sources revealed a program successful in engaging students and encouraging their application of mindfulness tools as needed in their daily lives. It also positively impacted conceptual and experiential knowledge of mindfulness and developed students’ agentic awareness of themselves as problem-solving makers and nascent mindfulness practitioners.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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