MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3197432789 · doi:10.1145/3466725.3466762

Opportunities and Scaffolds for Critical Reflection on Ethical Issues in an Online After School Biowearable Workshop for Youth

2021· article· en· W3197432789 sur OpenAlexaff
Alissa N. Antle, Alexandra Kitson, Yumiko Murai, John Desnoyers-Stewart, Yves Candau, Azadeh Adibi, Katrien Jacobs, Zoe Dao-Kroeker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflection (computer programming)Critical reflectionSet (abstract data type)Process (computing)Computer scienceEthical issuesEngineering ethicsKnowledge managementPsychologyEngineeringPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid adoption of biowearables, such as smartwatches, raises ethical issues as youth are increasingly being tracked, monitored and given feedback on a growing number of measures. To address this pressing need, we investigated how to support youth to understand and explore these ethical issues grounded in the processes of prototyping during an afterschool online critical making workshop. The main contribution of this paper is our critical reflection framework, consisting of three interrelated components: ethical issues, technical opportunities, and reflection scaffolds. We focus on ethical issues related to the potential for biowearables to negatively impact six constructs taken from child development. We describe how we created a biowearable-tangible prototyping kit that has under-determined design decision points, creating technologically-mediated opportunities for reflection during the iterative prototyping process. Third, we present a set of critical reflection cards created to support youth to explore the ethical issues related to those decision points. We provide two scenarios from a pilot study that illustrate our framework in action, providing preliminary validation for our approach in an online environment.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,012
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInnovative Human-Technology InteractionTravaux en français237 207