The Occurrence and Character of Stories and Storytelling in a Computer Conference
Notice bibliographique
Résumé
Constructivist views of online interaction often refer to the power of stories and the role of storytelling in the sharing and construction of knowledge, and the creation of learning communities. No empirical evidence of the presence or character of stories in online conferences has been systematically reported, however. This study describes the occurrence of stories in a computer‐mediated communication (CMC) transcript generated by experienced online communicators (graduate students), in relation to some of the expectations of a constructivist view of narrative in online interaction, and in contrast with a historical model for describing face‐to‐face interaction (Bales, 1950 Bales, R. F. 1950. A set of categories for the analysis of small group interaction. American Sociological Review, 15(2): 257–263. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]). Findings include the observation that, while stories occurred in about one posting in five, students used stories markedly more often than the instructor‐moderator; stories tended to be descriptive, rather than analytic, advisory, or hortatory; gender was not an issue in story use; and both story and non‐story postings were highly group‐supportive, providing information and answers to questions, and avoiding negative social interactions (a finding noted previously in moderated, academic conferences).
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».