Mobile Knowledge, Karma Points and Digital Peers: The Tacit Epistemology and Linguistic Representation of MOOCs / Savoir mobile, points de karma et pairs numériques : l’épistémologie tacite et la représentation linguistique des MOOC
Notice bibliographique
Résumé
Media representations of massive open online courses (MOOCs) such as those offered by Coursera, edX and Udacity reflect tension and ambiguity in their bold promise of democratized education and global knowledge sharing. An approach to MOOCs that emphasizes the tacit epistemology of such representations suggests a richer account of the ambiguities of MOOCs, the unsettled linguistic and visual representations that reflect the strange lifeworld of global online courses and the pressing need for promising innovation that seeks to serve the restless global desire for knowledge. This perspective piece critically appraises the linguistic laboratory of thought such representation reveals and its destabilized rhetoric of technology and educational practice. The mobile knowledge of MOOCs, detached from context and educational purpose and indifferent to cultural boundary distortions, contains both the promise of democratized education and the shadow of post-colonial knowledge export. Les représentations médiatiques des cours en ligne ouverts et massifs (MOOC en anglais) comme ceux offerts par Coursera, edX et Udacity reflètent une tension et une ambiguïté occasionnées par leur audacieuse promesse de démocratisation de l’éducation et de partage global du savoir. Étudier les MOOC en accentuant l'épistémologie tacite de ces représentations mène à une explication plus riche des ambiguïtés inhérentes aux MOOC, de l’incertitude des représentations linguistiques et visuelles reflétant l’étrange monde vécu des cours en ligne à l’échelle globale et le besoin pressant d'innovation prometteuse visant à répondre au désir insatiable de connaissance à travers le monde. Le présent essai évalue de manière critique le laboratoire linguistique d’idées révélées par une telle représentation ainsi que son discours instable sur la technologie et sur les pratiques pédagogiques. Libéré de tout contexte et d’objectif pédagogique et indifférent aux distorsions des barrières culturelles, le savoir mobile des MOOC contient à la fois la promesse d'une éducation démocratisée et le spectre d’un savoir postcolonial.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».