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Enregistrement W4390104974 · doi:10.33524/cjar.v22i2.602

Kelly, R. (2020). Collaborative creativity: Educating for creative development, innovation, and entrepreneurship. Brush Education Inc.

2022· article· en· W4390104974 sur OpenAlexaffvenue
Christopher Hinbest

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityBrushEntrepreneurshipEntrepreneurship educationCreative educationPedagogySociologyEngineeringPsychologyPolitical scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main idea behind Robert Kelly's book is developing a creative and collaborative conception of learning situated in a world of radical technological transformation.He proposes that the process of learning needs to be grounded in the interdependence that is found among individuals and that it needs to provide an internal source of motivation for the learner as well.The creative component in this conception relates to the fact that learning needs to be adapted to different circumstances and that it gives place to both theory and practice.It demonstrates that the process of learning is not merely founded on a linear path, and that it equally accommodates the "individual and sociocultural definitional lenses" (p.12).Meanwhile, the collaborative component identifies the role played by history and subjective preferences, and it also appeals to shared interests and projects that all participants opt for.This begins with a new ecosystem of non-learning in education that places focus on collaborative creativity useful for a transformative educational environment, which suggests the need to equip and empower learners and educators through innovative and collaborative creativity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,010

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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