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Enregistrement W4402972438 · doi:10.1093/jhuman/huae029

Unsettling the Familiar: Experiential Human Rights Learning through Civic Monuments at the University of Winnipeg

2024· article· en· W4402972438 sur OpenAlexaffabout
Kristi Heather Kenyon, Saad Ahmad Khan, Fiona Vowell, Madison Zienkiewicz

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Rights Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningSociologyPolitical scienceMedia studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research shows that experiential learning improves student learning, engagement and retention and yet, despite growth in university undergraduate human rights programmes, relatively little is known about experiential learning in the human rights classroom. This article examines a low-cost and online-adaptable experiential learning assignment focused on civic statues and monuments in Winnipeg, Canada. The assignment and supporting activities, speakers and resources were implemented in thirteen sections (online and in-person) of a prerequisite-free undergraduate human rights course over two academic years. Surveys were circulated to students before and after the assignment examining their perspective on key concepts and their own skill and capacity. As a result of the activity students indicated a heightened understanding of the role of monuments and representation as human rights issues, a broadened interpretation of expertise in relation to monuments, and an increased self-perception of skills and capacity related to monument analysis. This article contributes to the emerging literature on human rights education in higher education and to the need for accessible, scalable, and online-adaptable forms of experiential learning. Human Rights is a growing field at the undergraduate level, and our project can usefully contribute to the literature and practice of human rights pedagogy.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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