The Value of Arts-Based Methods in STEM: Formal Analysis, Open Dialogue, and Subjectivity
Notice bibliographique
Résumé
In the Fall of 2021, STEM researchers were invited to participate in a series of SSHRC-funded workshops delivered at the University of Guelph’s School of Fine Art and Music (SOFAM), where they examined a work of abstract art drawn from the SOFAM Print Study Collection (Reflex Victory by Chrysanne Stathacos, lithograph, 1979). The project’s objective was to determine if methodologies used in the analysis and interpretation of art are helpful to researchers who use visual observation as a primary method of collecting data. Our findings indicate that over the duration of the one-hour workshop, participants demonstrated greater confidence in identifying what lay in their fields of vision with precision, exhibited greater comfort in pursuing open-ended inquiry, and became more conscious of the mutable and subjective qualities of their looking. This report shares the story of our experiment and presents our preliminary findings on the value of arts-based methodologies in developing skills in data collection and analysis. This research contributes to the discourse on the role visual art can play in practices of teaching, learning, and research that extend beyond the studio, museum, and gallery space.
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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 | 0,180 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,071 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».