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Enregistrement W1557650784

Moving from Analogue to High Definition e-Tools to Support Empowering Social Learning Approaches

2009· article· en· W1557650784 sur OpenAlexaboutno aff
Paula Charbonneau‐Gowdy, Ivana Čechová

Notice bibliographique

RevueThe Electronic Journal of e-Learning · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogicConceptualizationSocial learningProcess (computing)PsychologyComputer scienceKnowledge managementPedagogyMathematics educationArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional educational and training settings have dictated that the act of learning is an activity that is motivated by learners, directed by a teacher expert and based on information transfer and data manipulation. In this scenario, it has been assumed that learners more or less acquire knowledge or develop sets of skills as a result of such activity. With this model in place, learning ends when the training activities cease and implies that repeated doses of similar training are required over time. Various computer technologies, as they have been generally integrated into educational settings, have taken on the role as tools to support such a model. In some cases they are used to replace the teacher in these contexts although not without serious implications for learners and their learning it has been argued. During the last three decades, a growing movement in educational research, based on the theoretical support of Leon Vygtosky and Mikhail Bakhtin, is advocating that the traditional conceptualization of the learning process is misconceived. From the perspective of this movement, learning is understood as a life-long, social act of constructing knowledge in a dialogic activity with others. Within this model, social interaction is the precursor to higher order thinking rather than the reverse. The challenging question emerging for many educators is how new technologies can support knowledge and skill building in social constructivist-based learning settings. And a corollary to this question arises: Depending on the particular technology chosen, what are the implications for learning and identity construction? In this paper, we describe the Language Learning Through Conferencing project (LLTC) in which an affordable video-based web conferencing technology and desktop computers were used to conduct language learning sessions via the Internet. The project description, project content, and the experiences that took place over a sustained period, as well as the potential future for this approach to distance learning in a variety of fields are presented. The aim of the Language Learning Through Conferencing project (LLTC) has been to exploit a particular Web 2.0 technology to connect language learners internationally between Canada and new democracies in Central and Eastern Europe and more recently in the public sector in Canada. More specifically, the project was a means to respond to learners who faced challenges in finding opportunities for language learning both in Europe and in Canada. Outcomes from ongoing qualitative and quantitative findings gathered by the respective authors are indicating that these dialogic opportunities are also having a powerful influence on learners’ professional, linguistic and personal identities as well as their views of technology and learning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0100,018
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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