How Unschooling and Ungrading Has Helped Me In Law school
Notice bibliographique
Résumé
I graduated high school and moved across the world from Toronto to London when I was eighteen to begin a three-year LLB program. I am now in my second year and have spent time reflecting on the way I grew up. I was unschooled for kindergarten and did not attend school until I was in grade one. Unschooling is a learner centre democratic approach where the learner is empowered and entrusted to make their own decisions. When I was unschooled, I was able to do what I wanted and how I wanted every day. One day I woke up and wanted to write a story and the next I wanted to learn how to do a cartwheel. The only person I had critiquing my work was myself, and that was enough to motivate me to keep learning. When I started public school, it was a foreign concept to me that I would be told what to do, how to do it, and that I was going to be assessed on how well I did it. Eventually it became difficult to be proud of myself or satisfied with my work until I got the validation from a high grade and assignments became stressful rather than enjoyable. Furthermore, I felt like it created a competitive environment between classmates and created a toxic space for young children to grow up in. Ultimately, my independence and self-confidence were adversely affected. The goal of this autobiographical narrative research paper is to share my school experience from primary school to law school, and to share how I continue to learn things without grading, which is something that has stuck with me given my unschooling experience.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| 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 | 0,050 | 0,032 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».