Crowdteaching: Supporting teaching as designing in collective intelligence communities
Notice bibliographique
Résumé
The widespread availability of high-quality Web-based content offers new potential for supporting teachers as designers of curricula and classroom activities. When coupled with a participatory Web culture and infrastructure, teachers can share their creations as well as leverage from the best that their peers have to offer to support a collective intelligence or crowdsourcing community, which we dub crowdteaching. We applied a collective intelligence framework to characterize crowdteaching in the context of a Web-based tool for teachers called the Instructional Architect (IA). The IA enables teachers to find, create, and share instructional activities (called IA projects) for their students using online learning resources. These IA projects can further be viewed, copied, or adapted by other IA users. This study examines the usage activities of two samples of teachers, and also analyzes the characteristics of a subset of their IA projects. Analyses of teacher activities suggest that they are engaging in crowdteaching processes. Teachers, on average, chose to share over half of their IA projects, and copied some directly from other IA projects. Thus, these teachers can be seen as both contributors to and consumers of crowdteaching processes. In addition, IA users preferred to view IA projects rather than to completely copy them. Finally, correlational results based on an analysis of the characteristics of IA projects suggest that several easily computed metrics (number of views, number of copies, and number of words in IA projects) can act as an indirect proxy of instructionally relevant indicators of the content of IA projects.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».