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Enregistrement W2077635588 · doi:10.2304/elea.2013.10.1.53

Blended Identities: Identity Work, Equity and Marginalization in Blended Learning

2013· article· en· W2077635588 sur OpenAlexaff
Will Heikoop

Notice bibliographique

RevueE-Learning and Digital Media · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Equity (law)Social psychologySociologyOnline identityMetaversePsychologyRepresentation (politics)Blended learningPresentation (obstetrics)Internet privacyPedagogyWork (physics)Computer scienceThe InternetHuman–computer interactionWorld Wide WebEducational technologyPolitical scienceAestheticsEngineeringVirtual realityLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is a theoretical study of the self-presentation strategies employed by higher education students online; it examines student identity work via profile information and avatars in a blended learning environment delivered through social networking sites and virtual worlds. It argues that students are faced with difficult choices when having to present an online self to a group that has physical contact with each other. A virtual self that is accurate, ideal or drastically different from the offline self will be met with various methods of exclusion or marginalization according to dominant offline norms and expectations as well as online notions of strangeness and inauthenticity. This study demonstrates that in blended learning the issues students face with offline marginalization according to how identity is performed and read are, at best, equally represented online with an uncritical self-representation and, at worst, compounded online when critical self-representation is met with resistance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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