Chronicles of Change: The Narrative Turn and E-Learning Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Narrative case research has been widely utilized in educational inquiry to investigate different and changing positions and perspectives on questions of identity, curriculum and classroom practice. Despite the fact that case-study research of this kind is well suited to the investigation of changing technologies and their interpretation in different classroom settings, narrative methods have been little utilized in e-learning research. This article addresses this situation first of all by presenting psychologist Jerome Bruner's understanding of narrative as both a pervasive mode of cognition and a formal mode of inquiry – a dual emphasis that is central to understanding narrative as a research method. It then describes the elicitation of an individual teacher's narrative in an ‘active interview’ context, and presents her account of the adaptation of blog technology in a writing class. The article examines the ways in which teacher and technology are presented as agents of change in this narrative, and compares this to other, more common but less explicitly ‘narrative’ accounts in e-learning research. In doing so, the article makes significant reference to Jean-Francois Lyotard's notion of ‘meta-narratives’, arguing that that the overarching meta-narrative of technological progress still informs a great deal of research in e-learning. It concludes by making the case that the influence of this particular meta-narrative should be balanced by attention to multiple ‘micro-narratives’, which tend to tell rather different stories.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle