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Enregistrement W1562349593 · doi:10.15353/joci.v7i1-2.2563

Mastering Of Hypermedia Resources By Virtual Learning Communities: Possibilities And Constraints For Interaction, Communication And Construction Of Network Knowledge.

2011· article· en· W1562349593 sur OpenAlexvenueno aff
Carla Lopes Rodrigues, José Armando Valente

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Digital Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)HypermediaKnowledge managementProcess (computing)Virtual communityCollaborative learningMultimediaDistance educationWorld Wide WebThe InternetPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to present the procedures and some of the results from the investigation on the use of hypermedia resources for the construction of network knowledge. These resources, available in a distance learning support environment, are used for the process of interaction and production of knowledge through a virtual learning community (VLC) under formation. This VLC aims at providing a collaborative environment equipped with multimedia resources focused on information, communication and continuing education for community health agents[1], as well as nurses, physicians, teachers and other people who work in public establishments which offer access to Information and Communication Technologies in the city of Pedreira in the countryside of São Paulo. In this context, collaborative learning situations are shaped where users/learners master procedures, strategies and multimedia resources available and make “products” using audiovisual aids. The “products” are presented, discussed and revised by the group to be later distributed to and shared with the relevant community. Based on such activities, it was possible to understand that the use of audiovisual aids in virtual learning environments (i.e., tools which enable different forms of expression and the establishment of the distance communication among people on the Web through the joint use of visual and sound components) are able to boost the learning process by overcoming the training constraints typically found in traditional models and thus expanding the range of possibilities for the construction of knowledge.[1] In Brazil, a community health agent is a lay health care worker who is not certified to practice medicine or nursing, but has the primary task of gathering information on the health status of a small community by means of a close relationship with it.[pt]Este artigo tem como objetivo apresentar e discutir ideias, métodos, procedimentos e resultados relacionados à investigação sobre a utilização de recursos hipermidiáticos para a construção de conhecimentos em rede. Estes recursos, disponíveis em um ambiente de suporte de educação a distância são utilizados para o processo de interação e produção de conhecimentos por uma comunidade virtual de aprendizagem (CVA) em formação. Esta CVA pretende ser um espaço colaborativo, com recursos multimídia, voltada para a informação, comunicação e formação continuada de agentes comunitários de saúde, enfermeiros, médicos, professores e demais pessoas vinculadas aos espaços públicos de acesso as tecnologias de informação e comunicação do município de Pedreira-SP.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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