MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2476796761 · doi:10.4018/978-1-59140-488-0.ch009

Activity Theory and Context

2011· book-chapter· en· W2476796761 sur OpenAlexaff
Laura G. Farres, Colla J. MacDonald

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of OttawaDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Constructivist teaching methodsComputer scienceLearning theoryContext effectContext modelFrame (networking)NaturalismCognitive scienceEpistemologyPsychologyMathematics educationTeaching methodArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Constructivist instructional design (ID) models have emerged with more frequencywithin e-learning. These models offer guiding principles congruent with construc-tivist approaches to teaching and learning. Although constructivist ID modelsshare common principles, each model also offers a unique approach to e-learningbased on its context of development. Consequently, certain models will also bemore authentic and meaningful for a particular situation depending on their com-patibility to that particular context. If that context can be understood, then direc-tion can be given as to the best application for the model. This chapter introducesactivity theory (AT) as a lens from which to understand the context of constructivistID model development in e-learning. It argues that ATprovides a suitable frame-work for naturalistic inquiry within complex settings and establishes a languagefrom which a better comparison of context can occur.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIGI Global eBooksMême sujetInnovative Teaching and Learning MethodsTravaux en français237 207