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Enregistrement W1530092992 · doi:10.19173/irrodl.v15i6.1879

Identity and the itinerant online learner

2014· article· en· W1530092992 sur OpenAlexaffvenue
Marguerite Koole

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenographyIdentity (music)Variety (cybernetics)PedagogySociologyOnline identityOnline discussionPsychologySpace (punctuation)Social psychologyComputer scienceWorld Wide WebThe InternetAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This paper outlines a preliminary study of the kinds of strategies that master students draw upon for interpreting and enacting their identities in online learning environments. Based primarily on the seminal works of Goffman (1959) and Foucault (1988), the Web of Identity Model (Koole, 2009; Koole and Parchoma, 2012) is used as an underlying theoretical framework for this research study. The WoI model suggests that there are five major categories of “dramaturgical” strategies: technical, political, structural, cultural, and personal-agential. In the data collection, five online master of education students participated in semi-structured, online interviews. Phenomenography guided the data collection and analysis resulting in an outcome space for each strategy of the WoI model. The study results indicate that online learners actively employ a variety of strategies in interpreting and enacting their identities. The outcome spaces provide insights into ways in which online learners can manage their identity performances and strategies for ontological re-alignment (reconceptualization of oneself). Further study has the potential to elucidate how learning designers and online instructors might facilitate such identity-work in order to shape productive online environments.</p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,395 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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