Decentralization, Autonomy, and Participation in Multi-User/Agent Environments
Notice bibliographique
Résumé
This talk will discuss the main features of social computing (Web 2.0) applications and the resulting tendencies in the design of social learning environments. The main features of Web 2.0 applications are the decentralization of resources, repositories, and control; the autonomy of learners, contributors (authors), and learning organizations; and the need for active participation --the necessary “glue” to make it all work. The power of social computing applications depends on the number of users and active contributors. In a large scale open environment, the autonomy of learners and authors/course developers is a given and nobody can force anyone to use a particular system. Ease of use, power, and respect for the user autonomy are important features in attracting learners and developers of educational software or learning materials. The need for autonomy powers a move towards service-oriented or agent-based architectures with clear protocols and languages for interaction between services or agents. Such architectures allow for redundancy and dynamic connection of new functionality or people. The question about ensuring shared meaning is very important. Dictatorial approaches, however, are unlikely to work in an open environment with autonomous participants. To be viable, a standard has to be simple, usable, rich and easily extensible. User modeling focus shifts from centralized servers to a libraries of decentralized processes carried out by individual agents or services in context, for the purpose at hand and expressed as policies that can be edited by users. Along with modeling learner features relevant to the domain of interest (e.g. knowledge, experience, affective features), modeling trust and reputation becomes very important to allow appropriate selection of services, and protect the integrity and privacy of user data. Instructional planning focus shifts to the design of incentive mechanisms to stimulate participation. Various such mechanisms have proved successful in attracting participation of desired type --social comparison, visualizing interpersonal relationships, immediate rewards after desirable actions, and even introducing a virtual currency. I will illustrate all these tendencies with research I have done with my students and colleagues at the University of Saskatchewan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».