The Mystery in Curriculum Development: Coming to Know Ourselves as Teachers and Individuals in the World
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address mystery in curriculum development in a personal and storied way. We share our belief in the ongoing nature of mystery across time and situation, in the teaching life and beyond, into the worlds we inhabit in our daily lives with others. As self-study narrative researchers over many years, we turn to the work of Michael Connelly and Jean Clandinin, William Pinar, Ted Aoki and Maxine Greene to illustrate our perspective that mystery awaits us as we uncover new meaning in the seminal stories we have lived, and which inform us in present day learning and understanding in an ongoing way. We describe two theories that we utilize to guide our path to unearthing the mystery held in our stories—one is Connelly and Clandinin’s narrative inquiry and the other, Pinar’s currere. Both consider curriculum development to be an ongoing and circular course wherein it is always possible to find new meaning from experiences that can open one to new, present-day worlds, where one can live and share interactions with others.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,079 |
| Communication savante | 0,022 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».