Making Experts: The Boundary Crossing of Knowledge and the Emergence of Relational Expertise in a School Makerspace
Notice bibliographique
Résumé
Existing research has illuminated the multidimensional nature of knowledge creation in school makerspaces. Yet, limited research exists on the boundary crossing of knowledge in makerspaces and how it can lead to the emergence of relational expertise. Using video records of interactions between 10–13-year-old students and their teachers in a school makerspace, this ethnographic case study applied mediated discourse analysis to investigate the boundary crossing of knowledge and the emergence of relational expertise—i.e., engaging with one’s own expertise, while recognizing, responding to, and building on others’ expertise. The results demonstrate how relational expertise emerged through boundary crossing of knowledge, with increased opportunities for students to identify themselves as experts. The boundary crossing of knowledge was mediated by participating students and teachers as well as material objects, evidencing the social and material nature of relational expertise in the makerspace. By recognizing the makerspace as a boundary object and an epistemic tool, the study enhances current understanding of the boundary crossing of knowledge and the emergence of relational expertise within creative and digitally enhanced learning environments.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».