Picturing Pedagogy: Images, Teaching, and Development
Notice bibliographique
Résumé
Images are powerful. They shape how we see and understand the world and, in the process, challenge (or reinforce) our assumptions and perspectives. The images we use in the classroom are no exception, whether used passively as visual aids or as a “medium through which active learning is energized.”1 In this article we embrace the “pictorial turn” in university teaching and reflect on the use of images when teaching “development.”2 Development is an area that typically attracts students with an internationalist orientation and who seek to make a positive change in the world. Yet the concept of development is fraught in historical and political economic terms. Its complexity is reflected in academic debates about developmental imageries and imaginaries and, in particular, in representing global poverty. We argue that, by using images carefully and reflectively, we can help students think critically about the development project’s history and imperial dimensions whilst nurturing their desire to either struggle against global injustices or improve life and livelihood in particular places. We write from the standpoint of teachers in postgraduate education in both law and cognate disciplines. Our aim is to equip students with the kinds of contextual understandings and critical intellectual tools which help them to become engaged agents of change.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».