Learning by Connecting: How Rule Networks Evolve Through Discovery of Relevance
Notice bibliographique
Résumé
Learning-by-connecting, the formation of connections between lessons, is a fairly common phenomenon, but how does it evolve? We argue that learning-by-connecting unfolds as the relevance of lessons to other lessons is gradually discovered over time. The process of “relevance discovery” unfolds through a dynamic interplay between lessons and their context that provides opportunities to discover the relevance of lessons to other lessons. We develop a theoretical model in which the availability of these opportunities and their sorting in time drive the formation of connections. We explore and test our model in the context of organizational rules that we conceptualize, following rule-based learning theories, as repositories of lessons learned. Our empirical context is the formation of citation ties between clinical practice guidelines (CPGs), a type of organizational rules in healthcare, in a Canadian regional healthcare organization. We find that citation tie formation intensifies when opportunities to discover relevance become available. We also find that learning-by-connecting creates rule networks in which the formation of new ties slows down due to the sorting of opportunities in time. Our findings support our assumption that learning-by-connecting is shaped by relevance discovery. Our study extends models of rule-based learning and contributes to discussions on the formation of connections in contexts of dispersed learning and knowledge.
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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 | 0,010 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».