Digitally Mediated Support for Lifelong Culture and Language Learning
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».