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Enregistrement W3159340622 · doi:10.1111/bjet.13097

Inquiring tweets want to know: #Edchat supports for #RemoteTeaching during COVID‐19

2021· article· en· W3159340622 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Educational Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityMichigan State University
Mots-clésSocial mediaPromotion (chess)Professional developmentSociologyProfessional learning communitySocial studiesPsychologyPublic relationsPedagogyComputer sciencePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Social media use has spiked around the world during the COVID‐19 global pandemic as people reach out for news, information, social connections, and support in their daily lives. Past work on professional learning networks (PLNs) has shown that teachers also use social media to find supports for their teaching and ongoing professional development. This paper offers quantitative analysis of over a half million Twitter #Edchat tweets as well as qualitative content analysis of teachers’ question tweets ( n = 1054) and teacher interviews ( n = 4). These data and analyses provide evidence of the kinds of supports that teachers in the United States and Canada sought on social media during the rapid transition to emergency remote teaching in Spring 2020 and how these supports informed teaching practices. These results provide insights into PLN theory and teachers’ social media use during times of disruption and crisis. Practitioner notes What is already known about this topic Prior to the spring 2020 pandemic, teachers turned to social media to find supports for teaching and just‐in‐time professional development (PD). #Edchat, one of the oldest and most used educational hashtags on Twitter, supports education‐related conversations, frequently self‐promotional rather than collaborative. The COVID‐19 pandemic disrupted educational systems globally and created new demands on teacher PD during transitions to emergency remote teaching and learning. What this paper adds Teachers’ professional learning networks (PLN) on social media can be flexible around contextual circumstances and users’ needs. #Edchat discourse can move beyond self‐promotion to inquiry with benefits for professional learning. Education‐related response networks on social media are useful to teachers in emergency situations (and beyond them) where just‐in‐time professional learning needs and questions surpass local PD capacity. Implications for practice and/or policy Teachers should increase capacities inquiring discourses on Twitter. Education stakeholders should increase support for teachers’ agency and advocate for broader conceptions and approaches to PD that incorporate PLNs spanning social media.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,345 · 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