Learning with Web 2.0: Social Technology and Discursive Psychology
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen the rise of Internet technologies which facilitate activities that are, above all, social and participatory, allowing children and adults to create and share their own content, and to communicate in a wide range of forums. Correspondingly, there has been great popular and expert interest in the potential of Web 2.0 communication technologies for education. The discursive ‘spaces' enabled by Web 2.0 differ from conventional face-to-face and online educational environments in that communication largely occurs in the written form, and is informal and abbreviated. To understand the potential of these new ‘conversational’ communicative practices and technologies for formal education calls for a new research approach: one that focuses on learning through text-based, informal communication. Such a research approach has been proposed by discursive psychology, a social psychological paradigm that emerged in the 1990s which combines the insights of phenomenology, ethnomethodology and conversational analysis. The concern of this approach and of its theoretical precursors with ‘sense-making’ has been observed by educational technologists to make it clearly suitable to a study of instructional practice. This article provides an account of this discursive approach in terms of its relevance to education and applicability for new technologies. With these two key factors in mind, the article suggests how discursive psychology can be adapted in the study of Web 2.0 technologies in educational contexts.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,074 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».