Notice bibliographique
Résumé
The digital revolution enabled by social and ubiquitous technologies is constantly transforming macro and micro levels of society including industry, organizations and government as well as ways in which we communicate, we work, and we carry on our daily lives. Education is therefore also being challenged to respond to evolving societal demands by supporting the development of competent and engaged citizens. In this context, individuals’ capability to get involved and exploit the affordances of networked environments for learning and development may condition their opportunities to cope with societal and labor demands. In this chapter, the metaphor of learning ecologies is proposed to provide a framework from which to analyze interactions between individuals and their environment, and the way their experiences across different contexts throughout life promote and shape learning processes. Learning ecologies allow us to explore frontier pedagogies connecting formal, non-formal and informal educational contexts, acting as personal strategies that may orchestrate life-long, life-wide and life-deep learning. We start by defining and framing learning ecologies, providing the theoretical roots and reviewing some recent studies in the field. Next, we propose constructs and models but also strategies and tools that may be of help to enhance and support personal ecologies for learning. Finally, the concept of personal pedagogies is proposed to refer to a set of autonomy and agency skills and attitudes that can be dynamically integrated by individuals to support an ecology for self-development and personal learning. We articulate from this perspective several trends in the area of self-directed learning located in the technological and pedagogical intersection: MOOCs, current awareness, e-portfolios and social networks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».