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Enregistrement W4382600541 · doi:10.21977/d918154081

Effective Learning in the Modern Classroom

2023· article· en· W4382600541 sur OpenAlexaff
Christopher Nokes

Notice bibliographique

RevueJournal for Learning through the Arts A Research Journal on Arts Integration in Schools and Communities · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensAssociation of Canadian College and University Teachers of EnglishEtobicoke School of the Arts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyIntellectTheory of multiple intelligencesValue (mathematics)PedagogyEpistemologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Effective learning is viewed as an evolutionary process, and as such, it involves an expanded version of the Crenshaw-Collins view of intersectionality. It demands an in-depth view of the complex socio-cultural-ethnic milieu in which students are embedded. Even more, effective learning requires effectance problem-solving, investigation and semiotics, along with effectance motivation, to form a quadripartite framework for effectance holism, which becomes the foundation for equity. Equity in the classroom requires shared human experience, research, process, ideas, as well as product. Effectance motivation associates walking, awareness, attention, perception, thinking and adapting to one’s environmental conditions that encourage effective, competent interactions of students with their surroundings. Arguably, effectance, rather effective , motivation is evidentiary in childhood development, and is responsible for acquisition of increased intellectual awakenings in the home and in the classroom. However, effective motivation alone is self-limiting. I include effective problem-solving, investigation and semiotics into the equation. That students are active, constructive participants in the learning process is also evidentiary. With Susan Harter effectance motivation encompasses the developing intellect of children and evolution of their independence, mastery, competency and success. Against this background of scholarship research, Gardner’s multiple intelligences portray student success and motivation as a pathway only to stereotypical roles, without any educational value. In contrast, egosystem provides a viable framework for understanding students and their complex makeup. In fact, I argue that frames of reference should replace frames of mind . In terms of the value of learning through the arts, early modernism, especially Dada and Surrealism, have inspired students to reimagine their own art as having, not only intrinsic aesthetic value, but also extrinsic narrative value as social-political commentary. Essentially, art and design education must reimagine what students could do, if only they did not have to conform to a set curriculum, and were allowed to research art history on their own, explore their personal passions and experiment with various art forms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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