Educational Approaches for Environmental Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The planetary crisis, driven by abrupt climate change, calls for urgent action that integrates theory and practice. Environmental education has a crucial role to play in promoting change, advocated by scholars such as Bourdieu (1986) and Giddens (1990, 2009). This study examines how smart technologies, particularly artificial intelligence and virtual reality, can support teachers in environmental education. It examines Italian initiatives, including the metaverse-based courses at the University of Toronto and the AI-supported teaching activities of Didacta Italia 2023. Smart technologies are not neutral tools, but mediators that shape human-environment interactions, influencing behaviour and consumption patterns, in line with Latour’s (2005) theories. The study evaluates the integration of these tools into environmental education curricula for Italian secondary school students, enhancing learning and promoting sustainability awareness. The study also addresses ethical issues, drawing on discussions by Heidegger (1977) and Trotta et al. (1981, 2023) on AI ethics. By experimenting with these tools in student workshops, the research aligns with Habermas’s concept of “communicative action”, emphasising dialogue for a sustainable society. The results provide insights into balancing innovation and responsibility, contributing to the academic and practical discourse on environmental education and sustainable development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».