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Enregistrement W4400503786 · doi:10.54337/nlc.v14i1.8182

Exploring Digital Lifeworlds

2024· article· en· W4400503786 sur OpenAlexaff
Catherine Adams, Lesley Gourlay

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Networked Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Networked Learning (NL), originally presented by Goodyear et al. (2004), has recently been reimagined to embrace a richer, more context-sensitive understanding that incorporates the entangled, emergent and “messy” nature of learning (NLEC, Gourlay, Rodríguez-Illera, et al., 2021). Postphenomenology was cited as one of the multiple methodological frameworks relevant to this redefinition. Matthews (in NLEC, Gourlay, Rodríguez-Illera, et al., 2021) recommends postphenomenology for its focus on human-nonhuman mediation and questions of agency in sociotechnical networks. Similarly, Thestrup & Gislev (in NLEC, Gourlay, Rodríguez-Illera, et al., 2021) draw on postphenomenology to reconceive the learning network as a media ecology where “technology, not being neutral, but multistable (Ihde 1990), mediates the perceptions and actions of the participants (Verbeek 2005), and by that co-shapes the space, the connections, and the network” (p. 346). But what is postphenomenology? This workshop will introduce participants to postphenomenology as a philosophy of technology, a theoretical framework, and a pragmatic approach to doing NL research. Postphenomenology emerged from philosopher Don Ihde’s (1975, 1979) early phenomenological investigations of specific technologies being used in everyday life: chalk, eyeglasses, telephones, etc. His inquiries led to several key discoveries including the occurrence of distinct forms of human-technology-world relations (embodiment, hermeneutic, alterity and background) which can be further characterized by their amplification-reduction structure. Today, Ihde’s approach to studying technologies “phenomenologically, i.e., as belonging in different ways to our experience and use” (1993, p. 34) is known as postphenomenology and has evolved into an increasingly popular posthuman form of qualitative inquiry in education and the social sciences (Aagaard, 2016). As a theoretical framework, postphenomenology views technology not as a neutral tool but as an active mediator in shaping and co-constituting human actions, perceptions, and interpretations including interactions with others and their world (Ihde, 1990; Verbeek, 2005). Peter-Paul Verbeek (2005) expanded postphenomenology to include key insights from Actor-Network Theory, drawing especially on the work of Bruno Latour (1992, 2002), and thereby broadening its theoretical reach to include the morality of hybrid beings and the ethical design of things. As an approach to research, postphenomenology allows for in-depth explorations of how digital technologies mediate educational experiences (Aagaard, 2017; Adams & Turville, 2018). It is especially well-suited to studying how technologies shape ethical actions and decisions (Verbeek, 2011, 2023). Through “investigating how technologies help to shape human practices, perceptions, and interpretative frameworks, [postphenomenology] makes visible a moral dimension of technology itself” (Verbeek, 2023, p. 49). Postphenomenology employs a variety of phenomenological and empirically grounded methods to capture the everyday, lived experiences of different technologies including disciplined observation of humans employing specific technologies (Aagaard & Matthiesen, 2016), “interviewing objects” (Adams & Thompson, 2016) and “thing writing” (Adams & Yin, 2017). Here, doing postphenomenology demands an out-of-the-corner-of-one’s-eye attentiveness to everyday life, “an ear for meaning and an eye for materiality” (Aagaard & Matthiesen, 2016, p. 41, emphasis in original). Postphenomenological analysis often begins by first reconstructing “posthuman anecdotes”, that is, descriptions of human-technology-world interactions as they are lived, then subjecting these “reassembled resemblings” (Adams & Thompson, 2016, p. 31) to a set of postphenomenological analytic tools to help untangle how humans and different technologies in use are mutually shaping and co-constituting each other. Analytics include studying breakdowns (e.g., the “broken hammer” strategy), attending to the invitational quality of things, and discerning the spectrum of human-technology-world (HTW) relations (Adams & Turville, 2018; Adams & Thompson, 2016).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,014
Communication savante0,0170,025
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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