MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7133063054

Digitally Mediated Support for Lifelong Culture and Language Learning

2022· dissertation· W7133063054 sur OpenAlexaboutno aff
Amna Liaqat

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningImmigrationInformal learningAdult educationLanguage acquisitionDigital learningEducational technologyExperiential learningDigital nativeInformal education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning to thrive in a new culture is a cognitively and emotionally demanding task that requires a lifetime of exploration, goal setting, and intentional effort. Lifelong learning is the reality for millions of immigrants in Canada, young and old, who leave behind the familiar to pursue social, economic, and education opportunities in unpaved landscapes. Learning independently in non-learning settings, such as the home, is particularly challenging because learning moments are sporadic, unstructured, and tacit. As a result, immigrants are at heightened risk of experiencing adverse consequences when they do not meet their learning goals, such as missing out on employment opportunities or facing relationship stress. The ill-defined pathways for supporting lifelong learning for immigrants creates barriers to full participation in their new society. In the absence of structural support, alternate possibilities for fostering the informal learning process must be identified. Toward this goal, I investigated two lifelong learning contexts and created tools that serve three generations of immigrants. In my first project I uncovered the dynamics of immigrant grandparent-grandchild storytelling practices, and I designed and evaluated a digital crafting tool that prompts two-way language and culture learning. In my second project I built and deployed a peer-feedback platform for adult immigrants learning to write in English. In my dissertation I integrate these two projects to answer three research questions. First, I have mapped the unique multifaceted learning landscapes faced by immigrants regarding (1) language and culture, (2) age, (3) attitudes, and (4) external structures. Second, I evaluated digital interventions informed by my mapping and showed how manipulating (1) flexibility and structure, and (2) shared spaces can springboard learning moments into meaningful engagement. Third, I reflect on the participatory approaches I adapted to better serve marginalized users. I advance knowledge in Human-Computer Interaction by validating design mechanisms that enrich social learning experiences, and the learning sciences by demonstrating how the interplay of internal psychosocial constructs and external sociocultural context influence the learning process for immigrant populations. Broadly, I contribute a body of interdisciplinary evidence for designing digital tools to capitalize on learning moments that arise from daily routine.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetICT in Developing CommunitiesTravaux en français237 207