Mapping Patterns of Relations in an Online Graduate Course
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».