Informalities in the art museum: mobilizing educators’ professional learning for policy renewal
Notice bibliographique
Résumé
As art museums reckon with their colonial roots and ongoing exclusions, critical—if not activist—discourse and approaches have begun to inform even establishment museums. However authentic, intentional, or successful such efforts have been to date, this trend has resulted in exhibitions, programming, and, for some, structural change that imagine individual, collective, and institutional transformation is possible. It is in this context that professional development focused on equity and social change is on the rise. Looking beyond training, this chapter examines informal professional learning; specifically, its role and value in supporting progressive reimaginings of who art museums are for and what they can do. Drawing on qualitative research I conducted with gallery educators in Scotland during the first wave of COVID-19, I consider how informal learning can be leveraged to enact personal and organizational change in a post-pandemic future. In my discussion I propose a tentative framework for critically engaged informal learning and key areas for policy renewal in art museums. Mobilizing this data for critical analysis responds to both a paucity of literature on transformative professional learning in art museums and a lack of research and policy attention to informal learning among educators more broadly.
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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 | 0,030 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».