La théorisation de la créativité au service de l’éducation en art
Bibliographic record
Abstract
L’article esquisse une réflexion de nature philosophique sur la question de l’enseignement de la créativité artistique. Plus spécifiquement, l’auteur s’intéresse aux différentes façons de théoriser la créativité, à leur capacité « descriptive » de nous éclairer sur ce que fait l’artiste lorsqu’il crée et, ultimement, sur l’assistance que cette théorisation peut apporter concrètement à l’éducateur (ou à l’artiste) qui voudrait, grâce à elle, mieux structurer son enseignement ou sa pratique. Dans une première partie, l’auteur résume et analyse deux approches de la créativité artistique qui sont aujourd’hui extrêmement répandues dans la littérature philosophique, psychologique, artistique et scientifique, soit comme 1) originalité valable (la conception « classique ») et comme 2) capacité psychologique (la conception « psychologique »). Il tente de démontrer qu’en dépit des apparences certains aspects de ces conceptions les rendent inopérantes en elles-mêmes et pour les éducateurs qui souhaiteraient obtenir d’elles des informations privilégiées pour leur enseignement. Dans une deuxième partie, il aborde la créativité comme un processus psychophénoménologique et explique en quoi cette vision particulière offre, selon lui, de meilleures perspectives théoriques et pédagogiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.051 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".