Dialogue and connectivism: A new approach to understanding and promoting dialogue-rich networked learning
Notice bibliographique
Résumé
Connectivism offers a theory of learning for the digital age that is usually understood as contrasting with traditional behaviourist, cognitivist, and constructivist approaches. This article will provide an original and significant development of this theory through arguing and demonstrating how it can benefit from social constructivist perspectives and a focus on dialogue. Similarly, I argue that we need to ask whether networked social media is, essentially, a new landscape for dialogue and therefore should be conceived and investigated based on this premise, through considering dialogue as the primary means to develop and exploit connections for learning. A key lever in this argument is the increasingly important requirement for greater criticality on the Internet in relation to our assessment and development of connections with people and resources. The open, participative, and social web actually requires a greater emphasis on higher order cognitive and social competencies that are realised predominantly through dialogue and discourse. Or, as Siemens (2004) implies, in his call to rethink the fundamental precepts of learning, we need to shift our focus to promoting core evaluative skills for flexible learning that will, for example, allow us to actuate the knowledge we need at the point that we need it. A corollary of this is the need to reorient educational experiences to ensure that we develop in our learners the ability “to think, reason, and analyse.” In considering how we can achieve these aims this article will review the principles of connectivism from a dialogue perspective; propose some social constructivist approaches, based on dialectic and dialogic dimensions of dialogue, which can act as levers in realising connectivist learning dialogue; demonstrate how dialogue games can link the discussed theories to the design and performance of networked dialogue processes; and consider the broader implications of this work for designing and delivering sociotechnical learning.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,056 |
| Communication savante | 0,016 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».