Notice bibliographique
Résumé
This article describes an artist-teacher-institutional collaboration that began in Toronto, Canada, in the mid-1990s, and that has grown to become national initiative. Learning Through the Arts™(LTTA) was established in 1995 by The Royal Conservatory of Music, a national leader in preschool and music education programs, and was soon to change the ways in which 60 artists, 200 teachers and 4,000 students in Toronto approached and experienced public education. The initiative grew out of a response to the need to expand learning opportunities for young people in schools. The project involves an approach to learning through the arts, where the arts are used to access concepts and make meaning. The structure of the program is outlined in the paper, as well as some initial research findings. The five year pilot project, which developed and tested the model that is now being implemented with over 20,000 students in six additional cities across Canada, involved Toronto artists in partnership with the former North York Board of Education (now the Toronto District School Board). After a short period, LTTA garnered the support of artists, teachers, principals, and upper administration. Research on the Toronto pilot has indicated that students' attitudes towards school curricula have improved, that teachers have gained confidence and skills related to teaching from an arts-infused perspective, and that administrative practices were changed to increase support for arts curricula after involvement with LTTA.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».