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Enregistrement W2219008125

Ametros: A Technogenetic Simulation Game for Professional Communication Coursework

2014· dissertation· en· W2219008125 sur OpenAlexfundno aff
R.H. CLAPPERTON

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Tools and Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésCourseworkComputer scienceMathematics educationPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation develops a pedagogy of professional communication for online education that provides a degree of feedback higher than that of a classroom setting. In order to construct such pedagogy, I examine professional communication from three perspectives: cognitive, technological, and rhetorical. Cognition and technology are becoming, in many senses, indistinguishable. Technology is extending and augmenting cognitive processes such as memory through databases, spatial awareness through various global positioning technologies, and especially the greater cognitive attention system via the sheer magnitude of media channels. Much of this extension and augmentation is happening beneath, or at least outside of consciousness; in most cases, we are not consciously aware of the cognitive effects of technologies such as SIM cards or databases. They are ubiquitous, deeply embedded, and routine. Katherine Hayles and Nigel Thrift designate this effect of technology on cognition as the “technological unconscious”. I term this increasingly unconscious relationship of cognition and technology as technogenetic. 
\nFollowing Niklas Luhmann, I argue that the autopoietic operationally closed nature of the human biological system forecloses purity; as Luhmann expresses it, “only communication communicates,” not communicators. While machines experience the pure communication of digital code, human beings must rely on cognitive processes, constrained and afforded by mental affinities. This dissertation explores research in a number of disciplines from the work of Sperber and Mercier in cognitive psychology on the argumentative nature of human reasoning to the work of Jeanne Fahnestock, Randy Allen Harris, and others on cognitive rhetoric and figural logic to conclude that argumentation in its many facets is the key rhetorical skill necessary to navigate a technogenetic world. 
\nA technogenetic rhetoric engages writing as argumentation within the extra-discursive factors created by the technological unconscious. Technogenetic rhetoric also assumes the visuospatial aspects of technologically enframed communication. As a pedagogy, technogenetic rhetoric follows a constructivist model; in this dissertation, realized by a contextually authentic online simulation game that I call Ametros: A Professional Communication Simulation Game. Ametros is a Greek word that means “without measure” that I use to represent the complexity of contemporary technogenetic systems of communication. 
\nAmetros organizes and deploys the elements of discursive, extra-discursive, and visuospatial rhetoric in a ludic environment that provides a combination of human and artificial intelligence driven feedback superior to both existing online solutions and most large classroom settings. The artificial intelligence, in turn, develops recursively through the creation and of corpora of student communication using an annotation interface based on ontologies of argumentation and figuration. These annotations will engage natural language processing algorithms that will, over time, allow the machine to provide real-time feedback on communication skills of the student. Ametros provides an experiential and ludic environment that moves pedagogy of composition, in all of its forms from one of delimited process to a procedural logic of iteration better able to navigate complex systems where audiences as assemblages of human and technological actors determine and are determined by, interactions of cognition and technology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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