Notice bibliographique
Résumé
The Postdigital Learner Agency (PLĀ) framework redefines learner agency to navigate the complexities of education in the postdigital era-where hybrid learning environments and algorithmically mediated systems shape educational experiences. Grounded in Social Cognitive Theory, Sociocultural Perspectives, and Postdigital Philosophy, PLĀ extends traditional notions of agency by incorporating relational, spatial, collective, and shared dimensions. This paper explores four key questions: How must agency be redefined for hybrid realities? What theoretical foundations support PLĀ? How does it foster equity and resilience? How do sociotechnical systems influence agency? The paper then examines PLĀ's theoretical foundations and its application across K-12, higher education, and lifelong learning contexts. It demonstrates how PLĀ fosters autonomy, adaptability, and algorithmic resilience, ensuring learners are prepared to engage with complex educational and professional landscapes. By addressing systemic inequities and advocating for inclusive policies, PLĀ offers a transformative vision of education-empowering learners to act with confidence, ethical awareness, and agency in postdigital environments.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,069 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».