Reading Between the Lines: Understanding the role of latent content in the analysis of online asynchronous discussions
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on an exploratory case study related to analysis of an OAD (online asynchronous discussion) that focuses both on manifest content and latent content. The purpose of the study was to explore the role of latent content, or individuals' intentions and motives, in providing insight into the behaviors of participants in an OAD. Participants were ten graduate students who used an online discussion designed for engagement in Problem Formulation and Resolution (PFR). The transcripts of the discussion were analyzed using an instrument with two categories, five processes and nineteen indicators. In addition, interviews with all participants were conducted at the end of discussion. Analysis of latent content provided additional insight into participants' behaviors in the discussion. In some cases, it confirmed results from analysis of manifest content, such as participants' emphasis on solutions. The focus on latent content also uncovered why they engaged in certain behaviors more than others, for example why they did not engage in critiquing other participants' solutions. Analysis of latent content also offered insight into participants' different ways of conceptualizing the solution process, and their emphasis on use of experience. In other cases, analysis of latent content did not further explain participants' behaviors. Limitations of the approach used to analyzing latent content are presented.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».