Capitalizing Networked Learning: Connectivism, Multiliteracies and the Architectonics of Pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
As connectivism is increasingly accepted as a theory of learning for the digital age, scholars and practitioners in education often overlook the dilemma that this creates for its most ardent advocates. In the academic literature, we increasingly find scholarly works that present insouciant descriptions of connectivism. However, such practices often underplay or ignore critiques of connectivism, allowing many of our contentions about its epistemological character and pedagogical effectiveness to calcify. In fact, it is becoming increasingly difficult to rationalize why so many educators have endorsed connectivism as a new theory of learning when there continues to be a need for more empirical testing and greater philosophical substantiation. To illustrate this paradox, this paper examines Stephen Downes’s consideration of connectivism and his connectivist model of literacy. Using the dialogic philosophy of Mikhail Bakhtin, it introduces an architectonic model of connectivism and multiliteracies as an alternative discourse and pedagogical paradigm. A key finding from this study suggests that the lack of attention to capitalist practices, power, and the intermediality of texts in networked learning help to conceal the ways in which connectivist practices rearticulate behaviorism.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,004 | 0,056 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».