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Enregistrement W927341801

Free to Learn: Why Unleashing the Instinct to Play Will Make Our Children Happier, Self-Reliant, and Better Students for Life

2013· article· en· W927341801 sur OpenAlexaboutno aff
Howard P. Chudacoff

Notice bibliographique

RevueAmerican journal of play · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Methods and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGray (unit)InstinctCuriosityNothingRevelsMemoirPsychologySociologyPsychoanalysisAestheticsEpistemologySocial psychologyArtPhilosophyArt history
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Free to Learn: Why Unleashing the Instinct to Play Will Make Our Children Happier, Self-Reliant, and Better Students for Life Peter Gray New York: Basic Books, 2013. Notes, bibliography, index. 274 pp. $27.99 cloth. ISBN: 9780465025992Robert Paul Smith, in a 1957 memoir of his youth, Where Did You Go? Out. What Did You Do? Nothing, mused that one time he discovered while playing that if he could apply his finger to a spinning phonograph record, he could manipulate its speed to produce different kinds of sound. This, he recalled, believe, is science, and I found it out for myself. Peter Gray would rejoice because, to him, Smith's playful curiosity was what education should be. In Free to Learn, a passionate paean to the kind of free and free learning exemplified by Smith's example, Peter Gray, an evolutionary psychologist at Boston College, makes a largely compelling case that children learn best when unencumbered by adult-imposed activities and institutions. Naturally curious, children need to be free to learn from each other and from their own self-structured experiences. If encouraged to do so, Gray argues, children will be happier, more self-reliant, and better students for life. Gray uses two models to elucidate his argument: hunter-gatherer societies of the distant past and the Sudbury Valley School in present-day Framingham, MA. Children in hunter-gatherer cultures, he claims, were (and are, in those tribes still existing today) unfettered by adult rules. They could roam freely and learn by experiment and by observing older children and adults. They mingled their play-filled with vital knowledge and smoothly became contributing members of their societies as they matured, learning in the process to control their impulses and emotions. Gray does not mention that these peoples never learned how to prevent famine and disease, but his appreciation for the self-structured lives of hunter-gatherer children has merit. Eventually, according to Gray, the transformations from hunter-gatherer to settled, agricultural societies turned children into workers for the family, reducing their freedom and wedging them more securely under their parents' thumbs. The learning process thereby became more rigid. Capitalism and industrialization exacerbated the situation, merging education with obedience. The larger society took control of schooling and made it compulsory. Learning became work and play became the enemy of learning.Gray's cursory history lesson provides the entry to his celebration of the Sudbury Valley School. Located in a bucolic setting, this school educates children ages six to eighteen, has no teachers (only adult staff members), no prepared curriculum, no grades, no admission requirements (only an interview), and relatively low tuition. Children learn simply by following their own interests, mingling in interage groups, and participating in a totally democratic environment. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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