Emergent learning and interactive media artworks: Parameters of interaction for novice groups
Notice bibliographique
Résumé
Emergent learning describes learning that occurs when participants interact and distribute knowledge, where learning is self-directed, and where the learning destination of the participants is largely unpredictable (Williams, Karousou, & Mackness, 2011). These notions of learning arise from the topologies of social networks and can be applied to the learning that occurs in educational institutions. However, the question remains whether institutional frameworks can accommodate the opposing notion of “cooperative systems” (Shirky, 2005), systems that facilitate the creation of user-generated content, particularly as first-year education cohorts are novice groups in the sense of not yet having developed university-level knowledge. This paper theorizes an emergent learning assessment item (Flickr photo-narratives) within a first-year media arts undergraduate education course. It challenges the conventional models of student–lecturer interaction by outlining a methodology of teaching for emergence that will facilitate student-directed and open-ended learning. The paper applies a matrix with four parameters (teacher-directed content/student-directed content; non-interactive learning task/interactive learning framework). This matrix is used as a conceptual space within which to investigate how a learning task might be constructed to afford the best opportunities for emergent learning. It explores the strategies that interactive artists utilize for participant engagement (particularly the relationship between the artist and the audience in the creation of interactive artworks) and suggests how these strategies might be applied to emergent generative outcomes with first-year education students. We build upon Williams et al.’s framework of emergent learning, where “content will not be delivered to learners but co-constructed with them” (De Freitas & Conole, as cited in Williams et al., 2011, p. 40), and the notion that in constructing emergent learning environments “considerable effort is required to ensure an effective balance between openness and constraint” (Williams et al., 2011, p. 39). We assert that for a learning event within a Web 2.0 environment to be considered emergent, not only does there need to be an effective balance between teacher-directed content and student-directed content for knowledge to be open, creative, and distributed by learners (Williams et al., 2011), but there also need to be multiple opportunities for interaction and communication between students within the system and that these “drive the emergence of structures that are more complex than the mere parts of that system” (Sommerer & Mignonneau, 2002, p. 161).
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».