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Enregistrement W4403070749 · doi:10.54337/nlc.v11.8771

Mapping Patterns of Relations in an Online Graduate Course

2018· article· en· W4403070749 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Networked Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Online courseGraduate studentsMathematics educationComputer scienceMedical educationPsychologyEngineeringPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the patterns of relations that emerged and mutated during a particular semester of an online, graduate course, Multimedia Design for Learning. The assemblage, a learning community, was comprised of a professor-course designer, learners, the course content, digital connectivity, a learning management system (LMS), digital media production software, learning tasks, assessment criteria, and emergent activities. We describe the expected and unexpected relational interplays observed among the actors and map the performativity of the learning community. Within this interplay we were more concerned about how particular nodal points (actors within a network) came to operate as sites of attachments (bonds between actors), and simultaneously promulgated different sensibilities and new relations, which in turn, worked to transform material/digital/human objects into agents. Our main interest was to better understand how, from an initially fragile assemblage, an online learning community could emerge, reconstitute, and/or dissolve. We first describe Sørensen’s (2009) patterns of relations (regions, networks, and fluids) metaphor. Then, we consider the shaping, reshaping, and co-constitution of the patterns of relations (Mol & Law, 1994). We also describe the role of obligatory points of passage, and sites of attachment that held the assemblage’s network together. Our methodological approach drew upon Hine’s (2000; 2004) principles for undertaking a virtual ethnographical study. In order to gather our data, we conducted online, structured, asynchronous, text-based interviews with seven of the fourteen course participants. A second data set was derived from the course designer-instructor’s (also a co-author here) reflective notes. As a research-group, we spent reflexive time constructing and applying a guiding conceptual framework for data analysis. We engaged in two rounds of coding. The first round was descriptive; the second round was self-reflective. In this paper, we focus on key themes that describe student-participant’s chosen sites for: 1) finding familiarity/continuity in the processes of navigating synchronous and asynchronous communication channels and associated resources initially chosen by the instructor, (2) finding ways to collaboratively engage in knowledge construction within the course, and (3) circumventing the patterns of relations initially implemented within the course design. We conclude the paper by discussing how initial attempts to create spaces for specific patterns of relations (“design choices”) appeared to evolve within the learning community assemblage; that is, how activities emerged unexpectedly.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,255 · 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