Proposing an integrated research framework for connectivism: Utilising theoretical synergies
Notice bibliographique
Résumé
Connectivism is receiving acknowledgement as a fresh way of conceptualising learning in the digital age. Thus, as a relatively new instructional framework, it is imperative that research on its applicability and effectiveness in a variety of educational contexts is advanced. In particular, a high premium should be placed on context-specific research that is aimed not only at developing general principles but also at improving practice in local settings. Thus, developmental research approaches become imperative and as such it becomes increasingly necessary to have models that would assist scholars to understand the learning ecologies of connectivism. This paper therefore proposes a research framework for connectivism that integrates approaches commonly used in online learning environments. The paper integrates the theories of online communities of practice, design-based research, and activity theory to construct a research framework that is characterised by a synergistic relationship between them. It demonstrates the viability of the model by using an example of how it was operationalised in one research project. The framework, whose potential strength derives from integrating already established theoretical constructs, is presented as a proposal with the intention that it will be critiqued, tried, and improved upon where necessary and ultimately become part of the menu of other tools that serve connectivism research.
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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 | 0,030 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,045 |
| Communication savante | 0,019 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».