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Enregistrement W1915475347 · doi:10.21432/t2x01r

Using Activity Theory to Design Constructivist Online Learning Environments for Higher Order Thinking: A Retrospective Analysis

2003· article· en· W1915475347 sur OpenAlexvenueno aff
Dirk Morrison

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstructivist teaching methodsCollaborative learningHigher-order thinkingContext (archaeology)FacilitationLearning theoryEducational technologyConstructivism (international relations)Activity theoryPsychologyLearning environmentOnline discussionKnowledge managementMathematics educationComputer sciencePedagogyTeaching methodWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper examined a particular online learning activity, embedded within a computer supported collaborative learning (CSCL) environment incorporated as part of the larger context of participation in a unique national agricultural leadership development program. Process outcomes such as a high level of collaboration and active peer facilitation as well as demonstration by participants of a variety of holistic thinking skills were observed via a transcript analysis of online interactions. This led to speculations that the particular design features embedded within the context of the online collaborative issues analysis project (IAP), were thought to clearly reflect a constructivist approach. Methods to confirm this included evaluating the learning activity in light of nine characteristics of an authentic task in CSCL environments, and using activity theory as a conceptual framework with which to further examine the extent to which the IAP reflected the values and principles of a constructivist online learning environment.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations23
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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