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Enregistrement W3177421727

Multiple Perspectives on Digital Literacies Research Methods in Canada.

2020· article· en· W3177421727 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Michelle Schira Hagerman, Pamela Beach, Megan Cotnam-Kappel, Cristyne Hébert

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we call for Canadian digital literacies researchers to invest in designs and research methods that centralise in-the-moment insights, embrace complexity, and that are informed by a deep commitment to authentic, ethical reciprocity that serves the communities in which our work is placed. We present three cases that offer multiple perspectives for how we might operationalise these principles, and we consider implications for the use of data collected with new approaches to digital literacies assessment, with virtual retrospective think alouds, eye-tracking, and spy glasses video. As the first co-authored article by The Digital Literacies Collective, this article contributes our shared position on the methodological priorities that will enable Canadian digital literacies researchers to construct new, contextually-situated frameworks that inform digital literacies policies and practices in Canadian systems of schooling. Keywords: digital literacies; research methods; Canada; think aloud; eye tracking; spy glasses; assessment Résumé Dans cet article, nous appelons les chercheurs canadiens en littératie numérique à investir dans des conceptions et des méthodes de recherche qui centralisent les connaissances instantanées, embrassent la complexité et sont éclairées par un engagement profond envers une réciprocité authentique et éthique au service des communautés dans lesquelles se situe notre travail. Nous présentons trois cas qui offrent de multiples perspectives sur la façon dont nous pourrions opérationnaliser ces principes, et considérons les implications pour l'utilisation des données collectées avec de nouvelles approches d'évaluation des littératies numériques, avec des rétrospectives virtuelles de réflexion à haute voix, des suivis du mouvement des yeux, des vidéos enregistrées par lunettes d'espionnage. En tant que premier article co-écrit par le Collectif des littératies numériques, cet article défend notre position commune concernant les priorités méthodologiques qui permettront aux chercheurs canadiens en littératies numériques de construire de nouveaux cadres contextuels qui éclairent les politiques et les pratiques des littératies numériques dans les systèmes scolaires canadiens. Mots-clés : littératies numériques; méthodes de recherche; Canada; réfléchir à haute voix; suivi de l'oeil; lunettes d'espion; évaluation

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)0,141
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1410,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0180,032
Études des sciences et des technologies0,0500,042
Communication savante0,0440,012
Science ouverte0,0060,015
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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