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Enregistrement W2127296488 · doi:10.2304/elea.2014.11.4.419

The Intersection of Social Presence and Impression Management in Online Learning Environments

2014· article· en· W2127296488 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueE-Learning and Digital Media · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalRobarts Clinical TrialsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpression managementInformal learningSocial learningIntersection (aeronautics)Situated learningPoint (geometry)ImpressionImpression formationSituatedPsychologyComputer scienceSocial psychologyKnowledge managementWorld Wide WebPerceptionPedagogyArtificial intelligenceSocial perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our day-to-day routines, we are being asked to extend ourselves into virtual environments that capture mere glimpses of who we are and what we think. As education focuses on the development of online learning environments, we are once again asked to recreate ourselves for another environment. This article explores aspects of social presence and impression management within formal and informal online learning environments. It will examine the point of intersection between the theories of social presence and impression management as they relate to social network and learning sites and discursive practices. Social presence is understood as a key component of the constructivist and situated learning that can take place in online learning environments. An individual's impression management, which might be understood as their ability to send/read, recognize and be recognized through those cues they choose to present, becomes intertwined with their learning experience. At what point do these two theories intersect, and what implications does this have for the design of online learning environments?

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · 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