Sensory Learning in Cultural Institutions: Sensory Experience, Aesthetic Sensibility and Intercultural Learning in Garden Settings
Notice bibliographique
Résumé
Many cultural institutions invite visitors to interact somatically with artefacts or displays, in hands-on games and activities, listening to soundtracks, responding to olfactory phenomena. Handling collection objects increasingly supplements, or replaces, floor talk or worksheet approaches. Exploring 'discovery worlds', tropical forests, or Egyptian temples, or assuming the roles of forensic archeologists or curators, learners can see, smell, taste, touch, wear, or hear properties of objects, or enjoy kinetic spatio-temporal experiences in multi-sensory environments. These explorations can embrace learner knowledge, provoking curiosities, igniting discussions, inviting inferential responses. The pleasure of engaging with objects in these ways can be especially intense when learners are investigating aesthetic phenomena. Drawing on extended research and case study analyses of education practices in cultural institutions, this chapter focuses on how visitors experience the sensory worlds of two culturally rich constructs: Japanese-style gardens in Canadian settings. It examines how multisensory and aesthetic experiences can mediate first-hand learning with culturally significant phenomena. It argues that this learning has important implications for enhancing aesthetic and intercultural learning, and for how visitors might value these phenomena. It argues further that “aesthetic engagements constitute special instances of interactive learning” that invigorate learning dispositions (Bell, 2011, p. 42) and enhance rich learning power (Claxton, 2005), planting the seeds of interests that can persist through a lifetime of holistic sensory engagements in museums
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».