Engaged in Learning: The ArtsSmarts Model
Notice bibliographique
Résumé
Approximately a dozen internal research studies into student learning and program effectiveness were conducted during ArtsSmarts' first eight years. In the spring of 2006, we compiled the results of those studies, along with a like number of reports by outside researchers, to create a synthesis of possible directions for future work. Although we used a small sample of available outside studies, it was immediately and glaringly evident that the arts and educational communities are hungering for research that will "help us understand what the arts learning experience is for children, and what characteristics of that experience are likely to travel across domains of learning" (Deasy, 2002:99). It was equally evident to all ArtsSmarts partners that, while future ArtsSmarts research could be taken in any number of directions, it made the most sense to identify and build from ArtsSmarts' own strengths and successes. We also felt the need to align the research direction and the methods of data collection with our intended audiences.Different groups would find different aspects of ArtsSmarts compelling, and distinctly different types of data would be required for each. Partners identified educators (teachers, administrators, and senior Board office personnel) as the audience they most wanted to reach.With that in mind, the decision was made to develop a theory of learning that would serve the dual purposes of explaining ArtsSmarts' impact in Canadian classrooms and framing the research work of the next few years. We felt that establishing an ArtsSmarts theory of learning would help to answer the question, "If ArtsSmarts didn't exist, what would be lost?" Further, a theory of learning would assist teachers, artists and partners in identifying key, essential components of the ArtsSmarts experience, and would also prevent ArtsSmarts from being viewed as a pleasant but unnecessary add-on to classroom activity. The paper that follows develops an ArtsSmarts theory of learning centred on the concept of student engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».