Notice bibliographique
Résumé
This paper reports a classroom study in which group learners brainstormed ideas in virtual group space and justified their ideas through articulating their rationales in the shared rationale space. The investigation focused on the learners' practices of articulating and sharing rationales. The results suggest that group members would brainstorm the ideas and generate rationales to justify the ideas before reading the others' ideas and rationales. Also, the members in general brainstormed all the ideas first and then elaborated the rationales to justify the ideas; and grouped the shared rationales according to their authors. The group members' reasoning styles were examined by using Rhetorical Structure Theory to analyze the shared rationales. It was found that similar reasoning styles existed across the groups. Additionally, the group context seemed to have affected the members' strategies of using contextual and additional information to justify their ideas. Several design implications are presented to support the practices of articulating and sharing rationales in virtual group workspace. The authors also articulate how their work contributes to other research areas such as project management, crowdsourcing, and online deliberation. Based on their study, the authors argue for a rationale-based knowledge management approach to complex collective activities in the online environment.
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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 | 0,031 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».