“These two worlds are antithetical”: epistemic tensions in integrating computational thinking in K12 humanities and arts
Notice bibliographique
Résumé
Background While advocates for integrating Computational Thinking (CT) into existing K12 classrooms have acknowledged and aimed to address various barriers to implementation, we contend that a more foundational issue – tensions between the epistemology of computing and those of existing disciplines – has largely been overlooked. Studies of contact between heterogeneous disciplinary perspectives in both pedagogical and real world professional settings point to other risks, and harms, that educators may need to consider as they attempt to integrate CT into their teaching. As such, designing for integrated CT pedagogies does not simply require addressing functional problems such as teacher professional learning and limited classroom time, but rather implicates complex epistemological navigations.Objective This manuscript explores epistemic tensions between Computational Thinking (CT) and K12 humanities and arts disciplines and possibilities for their resolution.Method Based on a Delphi study with 43 experts from three disciplines – language arts, social studies, and arts – as they engaged in 20 hours of focus group conversations exploring potential approaches to integrating CT these disciplines, analysis focused on identifying perceived epistemic tensions that can arise in the context of instruction and directions for their resolution.Findings We found 5 epistemic tensions that are explored in detail: contextual reductionism, procedural reductionism, epistemic chauvinism, threats to epistemic identities, and epistemic convergence, as well as a number of potential directions for navigating them.Implications The study’s findings provide insights that bear on both scholarship and pedagogical design aimed at promoting substantive interdisciplinary learning with CT, and, critically, navigating potential tensions that can arise within it.
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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 | 0,053 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,071 |
| Communication savante | 0,026 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».