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Enregistrement W7105731627 · doi:10.11575/prism/50710

Social Media and Critical Digital Museum Pedagogy: A Multicase Study of Institutions in Alberta

2025· other· en· W7105731627 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaPopularityDigital mediaInformal learningInformal educationField (mathematics)Social changeSocial transformation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pedagogical dimensions of social media have been a topic of discussion in the museum sector for nearly 4 decades (Crow & Din, 2010). Recently, however, widespread institutional closures prompted by the onset of the COVID-19 pandemic have resulted in a rapid transformation in how and why museums engage with social media. A particularly notable development has been a surge in social media adoption, reported by over 50% of institutions (International Council of Museums, 2020). Despite its increasing popularity amongst museums, uses of social media are still being shaped by continuously evolving digital platforms, neoliberal institutional imperatives, and diverse organizational priorities—factors that complicate effective and ethical social media use (Kidd, 2011). At the same time, the educational dimensions of museum social media practices remain largely underexamined and a more nuanced understanding of the informal and nonformal learning facilitated by museums’ social media engagement is critically needed. This study was driven by the following research question: How do museums and museum educators understand and engage with critical social media pedagogy? Further sub-questions included: How do museums engage in nonformal pedagogical activities on social media? What values and priorities drive these approaches? What assumptions or intentional choices about their audiences do museums make when developing content to engage with learners? Do competing priorities or interests influence museums’ approaches to social media pedagogy? How does social media facilitate informal learning about museums and their role in the community? The study was grounded in the field of Adult Education, focusing on public pedagogy and digital education. I adopted a multicase study methodology to provide in-depth insights into the phenomenon at the centre of this research by examining three large museums in Alberta, Canada. Data was gathered from three sources: online museum publications, social media content created by museums, and practitioner perspectives through semi-structured interviews and focus groups. I examined the data within a critical theoretical framework to apply a socially oriented, critical lens to practitioner and institutional perspectives surrounding this phenomenon. The findings are presented according to five tensions that emerged from the data as findings: conflicts between marketing and pedagogical objectives; balancing nonformal self-directed learning and collective learning; community-centred and authoritative pedagogical approaches; pleasing learners and critical pedagogical objectives; and quantitative or qualitative measures of success.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0270,009
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,346 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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