Reading practices and digital experiences: An investigation into secondary students' reading practices and XML-markup experiences of fiction
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on a study of XML-markup experiences as reading practices of secondary students studying English literature in a public high school in Vancouver, British Columbia, Canada. Since training in the digital humanities (DH) has historically been restricted to those in undergraduate and graduate programs, an important consideration in DH education is how we might implement DH methods in secondary school curricula with a view to introducing prospective scholars to the field prior to their admission to post-secondary education. A concomitant goal would be to investigate a new locus for DH education, at a different level of education and in a different institutional environment, to observe how or if DH might migrate from the locale to which it has acclimatized. Our work maps a method for developing this pedagogy and presents findings on students’ semantic tagging of two short stories: Ernest Hemingway’s (1927) ‘Hills Like White Elephants’ and Sean O’Faolain’s (1948) ‘The Trout’. Analysis of this tagging reveals markup as reading practice and describes how students negotiate between the experiences of reading, how these experiences may be realized by text, and the ways in which XML markup—as process—mediates between.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».