THE PEDAGOGICAL EVOLUTION OF REPERTORY GRID TECHNIQUE FOR DIVERSE LEARNING COMMUNITIES: A REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the potential for Repertory Grid Triadic Elicitation Technique (RGT) to serve as pedagogical model enabling learner communities across diverse fields to elicit conceptual structures to sustain future-oriented learning that operationalizes a meta-reflection view. The authors survey investigations from fields sharing common challenge: to provide evidence of dimensional change in learner thinking to meet the ever-changing needs of complex post-industrial learning ecosystems. The repertory grid data matrices serve as collective cognitive maps, making explicit some of the tacit knowledge structures which characterize such groups, and support the informal learning community as purposeful, reflective, non-institutional space for knowledge construction. The authors conclude that Conceptual or Repertory Grid elicitation and analysis, founded in Personal Construct Psychology (PCP), helps to develop stronger theoretical foundations for human socio-cognitive activities, particularly when aided by computers as mindtools, thereby contributing to agile knowledge and emancipatory learning across fields and spaces. Keywords: Personal construct theory, repertory grid, pedagogy, professional learning communities, online learning. Cite as: Pidzamecky, U., & vanOostveen, R. (2021). The pedagogical evolution of Repertory Grid Technique for diverse learning communities: A review. Trends in Social Sciences, 3(1), 10-23.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».