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Enregistrement W4365519761 · doi:10.54254/2753-7064/2/2022600

The Phenomenal Class Teaching to Individual Learners

2023· article· en· W4365519761 sur OpenAlexaff
Wayne DeFehr

Notice bibliographique

RevueCommunications in Humanities Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhenomenology and Existential Philosophy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenology (philosophy)NarrativeClass (philosophy)PedagogyNorm (philosophy)Subject matterSociologyEpistemologyComputer scienceMultimediaMathematics educationPsychologyArtPhilosophyCurriculumLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates some of the practical implications of a phenomenology of education, exploring how this philosophy can have a daily application to work that takes place in the classroom. Beginning with an overview of key principles in the philosophy of phenomenology, including ideas from Edmund Husserls and Martin Heideggers writings in the 19th-century, the paper examines more recent applications of this philosophy as an approach to pedagogy. The discussion includes the work of Malte Brinkmann and Norm Friesen, and then also that of the philosopher Hubert Dreyfus to consider the ways in which phenomenology would shape a teaching practice. The challenge here involves attempting to form authentic and genuine relationships, despite, or through, the various education technologies and platforms that are available these days. These technologies are often promoted as leading to student immersion in the subject matter, while the reality is, at the same time, that the teacher becomes distanced from the students, through the mediating effect of all this media. One example that is proposed as a way to address this issue, involves discussing the example of a class that I teach, where the students need to collaborate to build a playable video game in RPG Maker MV. They become immersed in learning the technology required to create an interactive game, while at the same time remaining in contact with their fellow collaborators as they develop the narrative and game play along the inclusive and enriched story telling principles that are presented in class.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,549
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,021 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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