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Enregistrement W2224672621 · doi:10.21225/d5m30q

Collaborative Knowledge Creation: Practice, Tools, Concepts

2016· article· en· W2224672621 sur OpenAlexaffvenue
Ben Akoh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of University Continuing Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementKnowledge creationEngineering ethicsSociologyProcess managementPsychologyComputer scienceBusinessEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conveying technically abstract concepts to nontechnical audiences is often a difficult task.It should avoid technical jargon and ensure transmission of meaning with brevity and clarity.Editors Anne Moen, Anders Mrch, and Sami Paavola were confronted with the difficult task of simplifying complex, esoteric technological concepts into simple but meaningful terms to a diverse audience base.They demonstrate an excellent understanding of the content of the articles included in their book and state their goal in the Introduction: to share knowledge that transforms "practices in higher education and in the workplaces" (p. 1).The book is about an ecosystem of various tools, practices, and concepts involved in the process of collaboratively creating knowledge.Practitioners within this ecosystem coined the term trialogical to describe the interactivity between multiple objects, elements, and artifacts in the ecosystem, with the elements in the ecosystem "glued" together by communication and social interaction.The intent is to produce efficiencies through the creation of resources and practices that can be shared and stored for later use.Trialogy refers to a mediatory function performed by an epistemic agent to facilitate interaction between objects of the ecosystem.The term differs from the more familiar word, "dialogic," which refers to bidirectional interactions between objects.To elaborate on trialogy and its relationships with the elements (objects, artifacts, people, and processes), the various authors of the research, who are also practitioners, captured and represented the relationships on a computing platform of three well-integrated tools: the Knowledge Practices Environment (KPE), a graphical collective space for visualizing different knowledge elements and their relationships to each other; the Collaborative Semantic Model (CSM) used to create multiple representations of an idea or phenomenon through the application of modelling languages or algorithms; and the Multimedia Annotation (MA) tool used to annotate multimedia elements, and export, store, and share them for later reuse.This combined platform/trialogic principle forms the basis of the research practice captured in the chapters in this book.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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