MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2291791987 · doi:10.82308/48494

Learning in an informal web-based community of practice : a study of community, interpersonal, and individual planes

2008· article· en· W2291791987 sur OpenAlexafffund
Gyeong Mi Heo

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill UniversityUniversité Laval
Mots-clésInterpersonal communicationInterpersonal relationshipWorld Wide WebInformal learningCommunity of practicePsychologyInternet privacySociologyComputer scienceSocial psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis focuses on investigating learning occurring in a web-based community of foodservice professionals, which is informally structured and based on voluntary participation, using concepts from the "communities of practice" (CoP) (Wenger, 1998) paradigm. As an informal learning environment, the web-based community was investigated based on three planes (Rogoff, 1998): Community (i.e., how does learning occur in the web-based community?), Interpersonal (i.e., how does learning occur between participants of the web-based community?), and Individual (i.e., how does individual learning occur through participating in the web-based community?). Under the umbrella of the online ethnographic approach, I applied mixed-method research combining multiple data sources (i.e., discussion transcripts, online survey, online interviews, ethnographic observation, and other documents) and analytical methods (i.e., descriptive framework for CoP, content analysis, transcript analysis, and descriptive statistics). In terms of the community plane, the web-based community was explored by applying the descriptive framework for communities of practice consisting of observable and measurable indicators in terms of organization, participation, and outcome. With regard to the interpersonal plane, I explored how learning occurs between participants of the WBC: How do participants interact with each other and what do they share through their interactions? To do that, the processes of interaction and learning were examined according to the size of threads (i.e., small, medium, and large sizes). For the individual plane, I examined (a) individuals' epistemological beliefs and (b) individuals' change of roles in relation to the degree of participation. Based on the results investigated in each plane, I discussed general characteristics of this web-based community as informal learning environment, effective features fostering interaction and learning in this web based community, and possible trajectories of the web-based community evolving for a community of practice. The importance of this study lies in its contributions to the conceptual framework (i.e., descriptive framework for communities of practice) and the methodological approach (i.e., multi-layered analytical approach) developed and applied in this thesis. The descriptive framework enables us to identify some defining features that distinguish communities of practice from other structures and hence to establish guidelines for monitoring how communities of practice evolve and what makes them evolve in successful ways. In addition, this study offers useful implications for designing and supporting web-based communities even in formal and non-formal learning environments. Because this study employed an exploratory, interpretive approach and concentrated on the breadth of learning in a web-based community through different planes, the results offer broader aspects of learning rather than specific, intensive issues of learning in this web-based community. Therefore, further studies are suggested along with the issues derived from this thesis.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,007
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetInnovative Teaching and Learning MethodsTravaux en français237 207