#Hashtags: Towards Understanding The Student Experience In Online Discussion-based Learning Environments
Notice bibliographique
Résumé
This is an interpretive study focusing on participation in an online graduate-level teacher-education course in a Canadian University. We examined discussion tools within a constructivist framework and reviewed the literature and our own reflective practice around learning management system (LMS) tool use of hashtags. A hashtag is one word or a group of words that begins with the # or pound sign and has no spaces between the words, creating searchable links. Whenever a hashtag is added to a post on PeppeR, our LMS, it is indexed and becomes searchable/discoverable. This study uses an online platform, PeppeR, which was developed at the University attended by all three researchers.. PeppeR was created within the University to support a discussion-based community for collaboration in this and similar higher-education courses within a socially constructed learning environment. This study is meaningful to the microcosm of this Curriculum, Teaching and Learning (CTL) course and also to the wider macrocosm of educators and asks: How do students experience the use of hashtags in asynchronous text-based online discussions? Ostensibly, an LMS allows students to engage in creating and even co-creating knowledge relevant to themselves and their community. Yet, the reality is that students may sometimes find themselves overwhelmed by the mechanics of participating meaningfully in an online academic conversation. Participating online in addressing challenging topics and deciding how to add one’s own voice may seem too ‘loud’, with too many competing voices. Common themes that emerged included finding ways to use hashtags to organize course materials and additional information for follow up later by participants. Also, hashtags associated with discussion posts become learner-driven information and knowledge repositories. This allows for additional forms of participation and user-content creation, including adding potential for meaningful discourse and increased engagement in the learning community.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».