A Special Issue of the Canadian Journal of Learning and Technology on Knowledge Building
Notice bibliographique
Résumé
In a pervasive media and technology landscape that is increasingly global, participatory and connected, one in which learners and teachers can increasingly become creators of knowledge rather than mere consumers of prepared messages and ideas, it is vital for the field of educational technology to take stock of the latest research on knowledge building. Marlene Scardamalia and Carl Bereiter, innovative pioneers in the area of Knowledge Building in education, define the construct of Knowledge Building as having several characteristics that distinguish it from constructivist learning in general. Two key characteristics of Knowledge Building are intentionality and community knowledge. Intentionality captures that people engaged in knowledge building know they are doing it and that advances in knowledge are purposeful. Community knowledge captures that while learning is a personal matter, knowledge building is done for the benefit of the community. Scardamalia and Bereiter emphasize that in contrast to being spontaneous, a knowledge building culture requires a supportive learning environment and teacher effort and artistry to create and maintain a community devoted to ideas and to idea improvement. Distinct from improving individual students’ ideas and understanding, the collective work of Knowledge Building is explicitly focused on the creation and improvement of knowledge of value to one’s community – advancement of the knowledge itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».