Teaching <em>in Situ</em>: Nonformal museum education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Museum education is one of the most ubiquitous forms of nonformal education and one of the least researched, particularly when it comes to understanding the role of the nonformal museum educator (docent). In response to this concern, this qualitative study explored how docents made meaning of their nonformal museum education practice. Through the use of observations, visitor feedback, and interviews with docents, a much more complex picture is revealed of nonformal education than what historically has been reported in the literature. Furthermore, the findings have significant implications for teaching in museum settings. Résumé L’education dans les musées est l’un des plus omniprésents formes de l’éducation non formelle, et l’un des moins étudié, particulièrement lorsqu’il s’agit de comprendre le rôle de l’éducateur au musée (guide). Cette étude qualitative a examiné comment les guides ont comprendu la pratique d’éducation dans le musée. À l’aide des observations, les reaction des visiteurs et les entretiens avec les guides, une peinture beaucoup plus complexe est révélée de l’éducation nonformelle que ce qui a historiquement été annoncé dans la littérature. En outre, les conclusions ont des implications significatives pour enseigner dans les cadres des musées.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».