Pow! Zap! Wham! Creating Comic Books from Picture Books in Social Studies Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Students' documented lack of interest in social studies has led to many attempts by teachers to make school learning more relevant to the lives of their learners. This article demonstrates two ways to deal with that apathy: First, the use of picture books is encouraged and second, a popular culture format, the comic book, is advocated as a method for students to use to illustrate their learning. We provide suggestions on how to help students create their own comic books to demonstrate their learning of social studies content gained in part through study of picture books. Specific instructions are given about how to create comic books and a student example of a comic book showing his understanding of Inuit culture is featured. Having a sense of been there, seen that, I can never resist a smile when I read popular Canadian story-teller Robert Munsch's book Thomas ' Snowsuit (1985). I've seen some dreadfully ugly snowsuits during my time in Canada, but it didn't take me long to recognize that, at least in my life, warmth takes precedence over fashion. Despite my mirth, I find I cannot help but wonder if there really is much to laugh about when enduring those long, cold Canadian winters. There have been times when I've opted for something akin to three warm snowsuits, three warm parkas, six warm mittens, six warm socks and one pair of very warm boot sort of things called mukluks! (Munsch 1986). It is a special kind of person who can face those frozen Arctic breezes with a smile on the face. Life in Canada's North Country presents all types of difficult challenges--especially when one considers the additional threat of the mythical Qallupilluit wanting to drag little children through cracks in the ice (Munsch Kusugak 1988)! One cannot help but be filled with admiration for the Inuit people who for so long have endured Canada's seemingly endless winters, struggling against the elements while retelling legends that help to explain their surroundings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».