Co-Creating Educational YouTube Videos as Site as a Community of Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how a professor co-creates educational YouTube videos alongside students to form a community of inquiry (CoI). The CoI considers the cognitive, social, and teaching presences in the educational experiences of technologies. In this case, students and a professor co-create YouTube videos as a basis for interactivity and collaboration within the CoI in order to resolve teaching and learning challenges. The making, understanding, and implementation of videos is a blended learning approach that fosters competency development and pedagogical praxis. The multimodal nature of YouTube encourages the students to become active producers of their learning through their user-generated videos. This participatory culture is necessary for online, in-person, and blended teaching and learning realities. Practical implications of the co-making process and the video workflow are provided. RÉSUMÉCet article examine comment un professeur cocrée des vidéos YouTube éducatives avec des étudiants dans le contexte d’une communauté de recherche. Celle-ci prend en compte les présences cognitives, sociales et pédagogiques dans l’expérience éducative des technologies. Dans le cas qui fait l’objet de cet article, un professeur et des étudiants forment une communauté de recherche afin de cocréer des vidéos pour YouTube. Pour ce groupe, il s’agit d’une occasion d’interactivité et de collaboration en vue de résoudre des défis d’enseignement et d’apprentissage. Ainsi, la création, la compréhension et le téléchargement de vidéos constituent une instance d’apprentissage hybride qui favorise le développement de compétences spécifiques et l’application pédagogique de celles-ci. La nature multimodale de YouTube encourage les étudiants à participer activement à leur propre apprentissage au moyen des vidéos qu’ils cocréent. Cette culture participative est utile aux réalités de l’enseignement et de l’apprentissage, qu’elle se passe en ligne, en personne ou sous forme hybride. L’article explore aussi les implications pratiques du processus de cocréation et de la séquence de tâches requises pour créer une vidéo.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».