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Enregistrement W3133544137 · doi:10.1007/s42438-021-00222-y

Networked Learning in 2021: A Community Definition

2021· article· en· W3133544137 sur OpenAlexaff
Lesley Gourlay, José Luis Rodríguez Illera, Elena Barberà, Maha Bali, Daniela Gachago, Nicola Pallitt, Chris Jones, Siân Bayne, Stig Børsen Hansen, Stefan Hrastinski, Jimmy Jaldemark, Chryssa Themelis, Magda Pischetola, Lone Dirckinck‐Holmfeld, Adam Matthews, Kalervo Ν. Gulson, Kyungmee Lee, Brett Bligh, Patricia Thibaut, Marjan Vermeulen, Femke Nijland, Emmy Vrieling, Howard Scott, Klaus Thestrup, Tom Gislev, Marguerite Koole, Maria Cutajar, Sue Tickner, Ninette Rothmüller, Aras Bozkurt, Tim Fawns, Jen Ross, Karoline Schnaider, Lucila Carvalho, Jennifer K. Green, Mariana Hadžijusufović, Sarah Hayes, Laura Czerniewicz, Jeremy Knox

Notice bibliographique

RevuePostdigital Science and Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Education and Society
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 1990s, networked learning (NL) emerged as a critical response to dominant discourses of the day. NL went against the grain in two main ways. First, it embarked on developing nuanced understandings of relationships between humans and technologies; understandings which reach beyond instrumentalism and various forms of determinism. Second, NL embraced the emancipatory agenda of the critical pedagogy movement and has, in various ways, politically committed to social justice With 40 contributors coming from six continents and working across many fields of education, the paper reflects the breadth and depth of current understandings of NL.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0180,022
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations124
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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