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Enregistrement W4390783058 · doi:10.52289/hej11.103

Walking in their footsteps: Historical empathy and experiential learning on battlefield study tours

2024· article· en· W4390783058 sur OpenAlexaffabout
Sara Karn

Notice bibliographique

RevueHistorical Encounters A journal of historical consciousness historical cultures and history education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyExperiential learningConceptualizationPsychologyBattlefieldCognitionExperiential educationSocial psychologySociologyPedagogyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reflecting on my experience leading battlefield study tours for secondary school students, this article explores the pedagogical benefits of experiential learning for fostering historical empathy. I suggest that experiential learning offers students opportunities to engage with both the cognitive and affective dimensions of history, which are necessary for developing historical empathy. In doing so, I adopt Davison’s (2017) conceptualization of historical empathy as a cognitive-affective “pathway” to demonstrate how experiential learning supports students’ understandings of perspectives and experiences in the past. On the study tours, students entered the past by developing emotional connections to historical actors and particular places, based on their family histories and backgrounds. While visiting historic sites and interpreting battlefield landscapes, students worked with the historical record to build contextual knowledge and consider diverse perspectives. Finally, students exited the past to form ethical judgments about the World Wars and applied their learning within their communities back home in Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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