MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400504860 · doi:10.54337/nlc.v14i1.8004

Deploying the Affordances of Social Media

2024· article· en· W4400504860 sur OpenAlexaff
Amy Zidulka

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Networked Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceSocial mediaInternet privacySociologyComputer sciencePsychologyHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational scholars have highlighted how social media platforms can be powerful sites of learning and organizing for social change. Research into informal social media learning has suggested that it promotes life-wide education, offering opportunities to learn through networks of connection, co-create knowledge with others, and foster self-directed learning. Studies of social media-based activism, for instance linked to movements like Black Lives Matter and Me Too, have demonstrated that it leads to the acquisition of subject-matter expertise, development of capabilities such as organizing for change, development of capacity for self-reflection, and personal transformation such as increased belief in one’s ability to shift political systems. However, universities are yet to fully leverage the affordances of social media for learning. Many institutions offer online classes, and many individual instructors utilize social media in their teaching. Yet, university learning has not transformed to a degree that is commensurate with the radical ways in which, in our post-digital era, learning has come to be transformed in society at large. In this context, a question to be asked is why universities, those institutions charged with educating individuals for personal and societal benefit, stake such minor claims in what has emerged as an integral learning space of our era. Universities’ slowness to embrace change means they are abdicating important spaces of learning, connection, and change to private corporations like X and Facebook, which lack both the skills and motivation to promote learning in the public interest. This presentation argues for a university-owned social media platform, which would use the media’s affordances to advance a post-classroom vision of learning; classes would continue to be part of the educational experience, but they would be decentred as the primary site of learning. Further, this presentation tells of the presenter’s work in exploring the possibility of prototyping such a platform within their own university. It builds on Networked Learning (NL) scholarship, specifically expanding Lee and Bligh’s (2023) expanded design framework for transformative NL, and drawing inductively on relevant NL literature to put forward six design principles for a university owned platform. The platform would connect formal and informal learning. It also would connect learners, staff, and faculty to each other and to the community outside the university. It would be comprised of three virtual spaces, dedicated to: (1) learning and organizing for social change; (2) student-initiated community building and learning; and (3) university-led news, events, and discussion.

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)0,009
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0130,022
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the International Conference on Networked LearningMême sujetSocial Media and PoliticsTravaux en français237 207