Symposium 5: Variations in the Experience of Phenomenographic Research
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.
Notice bibliographique
Résumé
Phenomenography originated in the field of Education in the 1970s. At this time, a series of studies were designed to understand why some students appeared to learn more deeply and easily than others (Marton, 1994, Marton & Säljö, 1976). The researchers gathered the different conceptualizations described by the research participants, analyzed their similarities and differences, and noticed that what emerged was a qualitatively limited number of ways of conceptualizing phenomenon. Further, they discovered that these conceptualizations were structurally and referentially related and that these relationships could be mapped hierarchically forming what became known as outcome spaces (Dahlin, 2007). In general, phenomenography aims to find the “variation and the architecture of this variation in terms of different aspects that define the phenomena” (Marton & Booth, 1997, p. 117). Since those early days, phenomenographic methodology has been used in a variety of ways, sometimes combining it with of secondary methods. Hasselgren and Beach list (1997) identify five different types of phenomenography: experimental, discursive (pure), naturalistic, hermeneutic, and phenomenological. The aim of this symposium is to discuss the variation in ways that phenomenography can be applied to research in networked learning. A secondary goal is to open a discussion on the issues and challenges presented by this methodology. The four authors of the papers for this symposium have all taken a discursive (pure) phenomenological approach to their research. What this means is that rather than taking an experimental approach in which learning outcomes were analyzed and measured, as in the experimental approach, the researchers examine conceptions outside of active intervention. That is, the researchers examine how learners conceptualize phenomena occurring in the general learning environment.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle