Continuous Partial Attention Teaching and Learning in the Age of Interruption
Notice bibliographique
Résumé
In the last quarter of the 20th century, the computer, and the seemingly endless repositories of data it generated, gave rise to what has been called The Age of Information. Today, the Internet and handheld devices offer the additional possibility of constant connectivity, which means that these technologies become sources of both endless information and perpetual distraction. For this reason, Thomas Friedman (2006) insists that we have moved from the Age of Information to the Age of Interruption. “All we do now, ” he says, “is interrupt each other or ourselves with instant messages, e-mail, spam or cellphone rings.” In the Age of Interruption, there is plenty of information, but attention has become a correspondingly scarce resource. “What the Net seems to be doing,” observed Nicholas Carr (2008) in a controversial Atlantic article, “is chipping away my capacity for concentration and contemplation ” (p. 57). A number of other recent books and articles speak to a similar concern: the technology that was once associated with intelligence, and a widespread optimism about its power to liberate the human mind, is increasingly portrayed as diminishing our capacity to pay attention, to stop and think.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».