Making Sense of Video Instruction: An Ethnomethodological Analysis of Following a YouTube Croissant Making Tutorial
Notice bibliographique
Résumé
With the use of video instruction becoming more prevalent, this thesis looks at the methods learners use to navigate video tutorials through an ethnomethodological lens. As ethnomethodology is concerned with the way members of society, together, make sense of everyday situations, the way users make sense of video instruction, compared to other mediums of instruction, is an important ethnomethodological question. Using auto-ethnographic video recordings and multi-modal transcription methods, this thesis looks at an instance of a learner using a video tutorial to learn how to make croissants by hand. The auto-ethnographic methods used in this project are designed to attempt to mitigate issues of bias and representation often associated with this form of research, by using various iterations of participant-observation tools. As well, to ethnomethodologically examine the data captured, a multi-modal transcription scheme has been devised, using aspects of established schemes, but with features that are unique to this project. Many of the tasks completed by the learner involve methods of measurement that are either numerical and involve the use of scales or embodied, involving the culturally skilled human body. Acknowledging embodied forms of measurement more comprehensively will benefit studies of video-mediated instructions as well as the production of such instructions.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».