MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221003854 · doi:10.18192/olbij.v11i1.6179

Redesigning for mobile plurilingual futures

2022· article· en· W4221003854 sur OpenAlexaffvenue
Heather Lotherington, Kurt Thumlert, Taylor Boreland, Brittany Tomin

Notice bibliographique

RevueOLBI Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensUniversity of ReginaYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceManifestoCognitive reframingContext (archaeology)SociologyCLARIONMultimodalityLiteracyComputer sciencePedagogyWorld Wide WebPsychologyHuman–computer interactionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The New London Group’s 1996 manifesto was a clarion call to educational researchers to fundamentally redesign language and literacy education for the needs of global learners communicating in evolving digital media environments. In this conceptual overview, the “how”, “what” and “why” of multiliteracies are critically re examined from the perspective of mobile digital language learning in posthumanist media ecologies, with attention drawn to paradigm shifts in language, technology, multimodality and context. We argue that Web 3.0 environments, AI and rapidly emerging algorithmic cultures have outpaced earlier critical theorizations of multiliteracies and digitally mediated learning practices as well as meaningful implementation of multiliteracies pedagogies in schools. We then reconsider the affordances and constraints of Web 3.0 tools for multilingual/plurilingual language learning, and sketch pathways for critical and productive engagements with mobile devices and multiliteracies pedagogies that reframe and advance the important critical work of the New London Group.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0100,019
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOLBI JournalMême sujetMobile Learning in EducationTravaux en français237 207