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Enregistrement W4402109664 · doi:10.55016/ojs/jet.v56i1.77674

Humanagogy – The Right Term For Our Times

2023· article· en· W4402109664 sur OpenAlexaff
Linnea Couture

Notice bibliographique

RevueJournal of educational thought. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Education and Schools
Établissements canadiensOlds College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Computer sciencePhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Educational conceptual frameworks and vocabulary need to evolve with modern, societal expectations. Education curriculum developers should use the term humanagogy as the appropriate 21st century replacement for the antiquated terms pedagogy and andragogy. Humanagogy has no inherent age and gender references, which, in an increasingly inclusive society, makes it superior to the former terms. Before I encountered that new word, I perceived andragogy as most the appropriate descriptor when referencing adult education; but, for reasons unknown, it was not being used broadly and consistently. In the process of strengthening the case to expand the use of andragogy, I discovered several “gogys,” including teliagogy, metagogy and humanagogy. Further investigation and analysis led me to determine that humanagogy was the best option. Surprisingly, the term is not new; it was introduced approximately 40 years ago. The purpose of this paper is to raise the profile of humanagogy and to encourage a broader adoption of its use among educators, as a symbol of a more enlightened era. Furthermore, a change in vocabulary will likely create further opportunity for the evolution of associated conceptual frameworks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,379 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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