Notice bibliographique
Résumé
This book explores Aristotelian and Confucian wisdom traditions to understand education and what counts as a good teacher in an embodied dialogic approach. The book creates a dialogue between ancient ideas and the author’s lived experiences as a teacher in cross-cultural landscapes today to ruminate on the important themes of educational purpose, teacher excellence, teacher-student relationships, and teaching skill. It asks fundamental educational questions including "Why Do We Educate? Eudaimonia and Dao"; "What Do We Educate? Phronesis, Philia and Ren"; and "How Do We Educate? Techne and Liuyi". Moving beyond the dominant epistemological concerns such as how to teach more effectively to help students gain better marks in schools, it constitutes an ethical inquiry that illuminates the values, purposes, concerns, and hopes that animate genuinely educational work. Using a comparative approach to wisdom traditions from both the East and the West, it addresses parochialism and challenges Eurocentric research paradigms. Embedded in the messy ground of teaching in intergenerational and cross-cultural narratives, the author’s own experiences as a student/teacher/daughter of a teacher/mother of a student crucially unpacks and concretizes ancient concepts and reactivates them in concrete situations. A sense of a whole without completeness, a conception of the good without closure, and an aspiration without achievement continue to haunt the search for an ultimate answer to the question "what counts as a good teacher?". It will appeal to scholars, teachers, and teacher educators with an interest in narrative inquiry and educational research, as well as those in the field of curriculum studies and the philosophy of education.
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 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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,071 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».