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Enregistrement W2090318604 · doi:10.1080/09243450903569718

Learning about networked learning communities

2010· article· en· W2090318604 sur OpenAlexaff
Steven T. Katz, Lorna Earl

Notice bibliographique

RevueSchool Effectiveness and School Improvement · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Education and Learning Practices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetworked learningFunction (biology)LeverKey (lock)Knowledge managementMathematics educationAction (physics)Professional learning communityCollaborative learningCooperative learningEducational technologyPsychologyComputer sciencePedagogySociologyTeaching methodEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to intentionally create the level of deep learning necessary for practitioners to make meaningful changes in their classrooms, professional networks are increasingly being promoted as mechanisms for knowledge creation that can lever the kinds of changes that make a difference for students. This paper explores the way networks function by testing a theory of action within England's Networked Learning Communities (NLC) Programme. It presents networks as collaborative systems that support particular ways of working and find expression within 2 distinct organisational units – the network itself and its participant schools. The key networked learning enablers of (a) changed thinking and practice and (b) pupil achievement are identified and described.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0120,036
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations245
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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