Actions of Their Own to Learn
Notice bibliographique
Résumé
What does it mean to take actions of one’s own to learn? How do human beings create meaning for themselves and with others? How can learners’ active efforts to build knowledge be encouraged and supported? In this edited compilation, scholars from a diverse range of academic and professional backgrounds address these questions, grounded in the conviction that the ability to take effective action of one’s own to learn is itself an essential form of knowledge. In an era of dramatic social, environmental and political change, the need to access vast amounts of information to make decisions demands that learners become active agents in their own knowledge development. Educators are transforming ideas about their role(s) as they strive to provide guidance to help learners take the lead in their own learning. Learners are building new ideas about their capacities to gather and organize information while working with others. No longer simply consumers of information, they are beginning to see themselves as capable and effective researchers. Researchers are also expanding ideas about their knowledge-gathering work and identities. No longer simply reporters of information, researchers are seeing themselves as learners, as they engage in deeper, more collaborative ways with participants in their research. Chapter authors describe their dedicated, and often career long journeys to show the vital connections between knowledge, acting to learn, identity and being. To engage in this work means disrupting traditional ideas about how knowledge is most effectively acquired. This book will inspire researchers, educators and educational planners as they build the kinds of new participative structures needed to support individual and collective actions to learn.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».