#Education: The Potential Impact of Social Media and Hashtag Ideology on the Classroom
Notice bibliographique
Résumé
Common on social media platforms, the hashtag (#) organizes users’ ideas, emotions, and comments. Originally used to create a searchable platform, the hashtag and its ideology present interesting considerations for changes to education. As students using social media today most certainly use hashtags to converse, hashtag-informed teaching could connect education to students’ worlds instead of forcing students to fit into the pre-defined world of education. Prevalent in post-secondary education, K-12 educators have recently begun to integrate social media tools into their classrooms, but what are the pedagogical implications of the ideologies of these tools? In response, this study asked the following question: “How can the hashtag inform the K-12 classroom?” Using a systematic literature review and thematic analysis, this study analyzed eight articles that discussed the use of hashtags with K-12 students. Findings indicated four themes that could inform the alignment of K-12 classrooms with hashtag ideology: encouraging voice and user-generated content, the potential of self-organization, network hetero/homogeneity, and connecting to space without a common physical space. Suggestions are provided as to how classrooms (and education) may consider restructuring to better reflect hashtag ideology, meeting students in their social media-driven world.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».