Visualizing the Power and Privilege of Failure in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Learning from failure is a core component to education, however it is not often deliberately taught in university courses. In addition, while the rhetoric around taking risks, embracing failure, and bouncing back is pervasive in higher education, the corresponding structural supports are lacking. The purpose of the current work is to explore ways we can visualize and illustrate the power and privilege involved with embracing and learning from failure in the context of higher education. We offer three approaches to visualizing the same set of research data exploring student and instructor experiences of failure. The first figure is structured using a Venn diagram, the second uses a mobius strip, and the third draws on both puzzle imagery and the structure of a kernmantle rope to offer a more complex rendition of power and privilege in higher education. These illustrations are intended to serve as introductory guides to this topic. This work emphasizes that power is diffuse and mutable, and we underscore the critical importance of recognizing that each person will experience power and privilege differently in different circumstances. This exploration of illustrative concepts is a place to start theorizing about how students and instructors experience, resist, or wield power as they navigate academic institutions and engage with failure. We note that each instance of struggle, failure, or recovery exhibits specific configurations of power as multiple vectors contribute more or less strongly to the situation. The exact topography of power will change as different people, areas of the institution, or social policies and values enter the equation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».