Linking digital, visual, and civic literacy in an era of mis/disinformation: Canadian teachers reflect on using the Questioning Images tool
Notice bibliographique
Résumé
The spread of mis-and dis-information during elections creates an opportunity and an imperative to cultivate and develop critical civic literacy with young people.Leading up to the 2019 Canadian federal election, researchers worked with Canadian nongovernmental organisation (NGO) CIVIX to translate research on visual media literacy into an innovative and timely teaching resource: Questioning Images.This paper explores what teachers' responses to using this particular resource can highlight about the links between visual literacy, digital literacy, and civic literacy, to support critical digital citizenship education.After setting up the background to the study, we present key themes from focus groups with teachers who used the resource and then consider implications.Overall, we found the tool supported teachers in deepening their understanding of, and approach to, digital literacy and highlighting the importance of visual literacy, and it supported political education and civic literacy during and beyond the 2019 election.We argue, however, that further resourcing is needed to support a comprehensive approach to visual culture where digital, visual, and civic literacies are mutually constitutive and where visual analysis goes beyond verification to offer ways of understanding visual disinformation in terms of its broader civic implications.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».