Notice bibliographique
Résumé
In the past two decades, screen-based technology like smartphone devices has become ubiquitous within global society. These devices primarily function with visual displays and have allowed visual media to flourish. Visual literacy, the ability to critically consume visual material, is thus an essential competency to teach students for them to be able to navigate the increasingly visual world. The current and upcoming generations of students who grew up surrounded by technology like personal computers and smartphones are what some researchers call “digital natives.” They use visual forms of communication (emoticons, emojis, stickers, GIFs, and memes) to communicate online (in social media and messaging apps) instead of solely traditional word-based forms. However, being constantly bombarded by visuals growing up does not automatically equal visual literacy and, by extension, media literacy. Academic studies on university students’ visual literacy found that students lacked competencies in visual literacy and were not as visually literate as was assumed. When presented with images, the university students in the study lacked skills in critical analysis of visual components, including contextual details, possible manipulations, and what is being implicitly communicated. Therefore, competencies in visual literacy, media literacy, and other related literacies are of the utmost importance in teaching students. This essay will focus on the potential of a specific, emerging type of visual that I argue can be utilized for teaching visual literacy: the Internet meme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».