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A Complexity-Grounded Model for the Emergence of Convergence in CSCL Groups

Manu Kapur, John Voiklis, Charles K. Kinzer
Zu finden in: Analyzing Interactions in CSCL (Seite 3 bis 23), 2010   
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iconZusammenfassungen

We advance a complexity-grounded, quantitative method for uncovering temporal patterns in CSCL discussions. We focus on convergence because understanding how complex group discussions converge presents a major challenge in CSCL research. From a complex systems perspective, convergence in group discussions is an emergent behavior arising from the transactional interactions between group members. Leveraging the concepts of emergent simplicity and emergent complexity (Bar-Yam 2003), a set of theoretically-sound yet simple rules was hypothesized: Interactions between group members were conceptualized as goal-seeking adaptations that either help the group move towards or away from its goal, or maintain its status quo. Operationalizing this movement as a Markov walk, we present quantitative and qualitative findings from a study of online problem-solving groups. Findings suggest high (or low) quality contributions have a greater positive (or negative) impact on convergence when they come earlier in a discussion than later. Significantly, convergence analysis was able to predict a group´s performance based on what happened in the first 30-40% of its discussion. Findings and their implications for CSCL theory, methodology, and design are discussed.
Von Manu Kapur, John Voiklis, Charles K. Kinzer im Buch Analyzing Interactions in CSCL (2010) im Text A Complexity-Grounded Model for the Emergence of Convergence in CSCL Groups

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