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Enregistrement W4313388004 · doi:10.1007/978-981-19-2080-6_8

Newer Theories for Digital Learning Spaces

2023· book-chapter· en· W4313388004 sur OpenAlexaff
Stephen M. Downes

Notice bibliographique

RevueHandbook of Open, Distance and Digital Education · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceBrigham Young University
Mots-clésCognitivism (psychology)Learning theoryEpistemologyEducation theoryOpen learningBehaviorismSociologyComputer scienceCognitive sciencePsychologyPedagogyTeaching methodHigher educationPhilosophyCooperative learningPolitical scienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The emergence of newer theories for digital learning spaces occurs because of a general dissatisfaction with the theorizing of earlier generations of open and distance education (ODE). After an outline of the traditional conception of the requirements for a “learning theory,” this chapter traces the sources for this dissatisfaction in traditional theories such as behaviourism and cognitivism, then traces some theoretical attempts to address them. It identifies a range of emerging theories, including connectivist pedagogy, personal learning environments, and open educational practices, characterizing these in terms of their response to the original dissatisfaction. It then returns to the characterization of a “learning theory,” suggesting that in the light of this new work a reconceptualization of theory may be required.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,017
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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