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Enregistrement W4416203388 · doi:10.1177/07417136251385958

From Expansive Learning to Enunciatory Learning: Activist-Educators’ Work for a Deeper Democracy in South Korea <sup/>

2025· article· en· W4416203388 sur OpenAlexaff
Hye-Su Kuk

Notice bibliographique

RevueAdult Education Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHybridityDemocracyTemporalityContext (archaeology)CitizenshipTransformative learningPoliticsAmbivalenceExpansive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the work of activist-educators in South Korea striving to deepen democracy by teaching democratic citizenship within a hybrid national context shaped by coloniality, neoliberalism, and Cold War legacies. Based on ethnographic fieldwork across three organizations, this research critiques the developmental assumptions of Engeström's expansive learning, which insufficiently captures the ambivalence and hybridity that characterize these activists’ efforts. Drawing on Homi Bhabha's postcolonial theory, this study proposes a new approach called “enunciatory learning,” which emphasizes the navigation of ambivalence, transcendence of fixed signifiers, and consideration of the double temporality in pedagogical processes. This approach captures the work of activist-educators, who create in-between spaces that challenge homogeneous notions of democracy and citizenship, thus fostering alternative identifications and participatory practices. This study argues for the importance of undertaking continuous but nuanced efforts to disentangle hybridity as valuable steps toward transformative democratic alternatives in contexts marked by cultural and political complexities.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
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