## Disposition
### Introduktion
Vi bruger digitaliseringer, når vi læser akademiske tekster,
men vi ved ikke om det reelt hjælper vores læring;
digitalisering er typisk effektiviserende og rationaliserende,
som synes at konflikte med pointer i nyere læringsforskning
om at læring svækkes af en for operationel, rationel tilgang.
Vores læseteknik, som vi kalder 5-stjernet læsning,
er drevet af et ideal om at anvende og producere 5-stjernet data
som en integreret del af det videnskabelige arbejde.
Problemformulering:
* Kan 5-stjernet læsning styrke indholdsrelaterede aspekter af dybere læring?
Underspørgsmål:
* Hvilke betingelser er gældende for at kunne opnå dybere læring?
* Hvilken funktionalitet karakteriserer 5-stjernet læsning?
* Hvordan påvirker 5-stjernet læsning læringsprocessen?
### Metode
Vi undersøger teknikken 5-stjernet læsning
anvendt på den konkrete tekst @Schraube2024,
og evaluerer herefter,
om vi har lært noget om det materiale vi læste om.
Teksten, vi undersøger læsningen af, er den konkrete tekst om læring.
Læseteknikken omfatter:
1. kollaborativ annotering af tekstnære passager
2. kobling af annotationerne til en global kollektivt udviklet begrebsdatabase
3. skitsering af en ontologi over de identificerede begrebers sammenhænge
4. automatisk visualisering af den konstruerede ontologi
Evalueringen består i at sammenholde visualisering af ontologi
med teorien.
Mere specifikt gennem kvalitative ekspertinterviews med forfatteren til teorien
om vores forståelse af teorien og forfatterens forståelse af vores model.
### Teori
Vores undersøgelse af digitaliseringsinvolverende læseteknik
tager udgangspunkt i teorien om tentakulær læring
[@Schraube2024],
og inddrager elementer fra teorien Læringstrekanten
[@Illeris2018].
Konstruktion på basis af digitaliseringer fra 5-stjernet læsning
udvikler vi parallelt med den digitaliserende læsning,
i en iterativ designproces
som beskrevet blandt andet i @Stanford2013,
med den akademiske udvidelse af @Pontis2015
og inddragelse af metoder fra Stanfords nyere reviderede model,
Frigørende Design (Liberating Design)
[@Stanford2021].
#### Tentakulær læring
Teorien om Tentakulær læring beskriver læringsprocessen i dens
transkontekstuelle, subjektivt orienterede og flerdimensionelle natur.
Digitaliseringens potentiale for læring siges at være begrænset til
læringens operationelle dimension,
idet indholdet af læringen, det kontekstuelle og forståelsesdannende
kun kan opstå ud af den lærendes aktive og reflekterende dialog med verden.
#### 5-stjernet data
5-stjernet data er en klassifikationsmodel for vidensdeling,
som knytter flere teknologier sammen --
dels teknologierne, som udgør World Wide Web (WWW),
og dels teknologier omkring det maskineoptimerede datasprog RDF --
med det formål at tilskynde global kollaborativ vidensdeling.
### Analyse
Vores nuværende konkrete praksis for 5-stjernet læsning
involverer teknologierne Scholia, Hypothes.is og Markdown.
Scholia, Hypothes.is og Markdown undersøges
som teknologiske artefakter.
Ved vores analyse af teknologierne
anvender vi som eksempel et uddrag af vores egen brug af teknologierne
til kollaborativ læsning af @Schraube2024.
#### Hypothes.is
Vi konkluderer, at hypothes.is gennem sin funktionalitet
inviterer til indholdsmæssig dialog med verden og med andre
på en måde, som adskiller sig fra beskrivelsen af digitale værktøjer
som eksklusivt operationelle i Schraubes tekst.
#### Scholia
Scholia er et forskningsprofileringssystem
i stil med bl.a. Google Scholar, VIVO og Elseviers Scopus og SciVal
[@Rasberry2019].
En søgerutine giver adgang til opslag
på aktører, begreber og værker
i en database over bibliografiske informationer
om videnskabelig litteratur og udgivelser,
og hvert søgeresultat præsenterer tilgængelig viden
relateret til een "ting" (person, begreb, værk, osv.)
som en samling af lister, grafer og diagrammer.
#### Markdown
Markdown er et opmærkningssprog,
som er optimeret til skrivning af hypertekst,
dvs. tekst med indlejrede referencer til andre tekster.
Sproget er udbredt indenfor Fri software-programmer,
og understøttes bl.a. i annotationsværktøjet Hypothes.is.
#### Samlet system
Opsummering:
Vores ideal om at arbejde med 5-stjernet data præger vores fokus
og har sammenfald med læringsteoriens indholdsdimension --
både ekspansive aktionsgrunde og affinitive bevægelser.
Vores proces knytter sig **ikke** til de digitaliseringsbegrænsninger,
som omtales i @Schraube2024.
Delkonklusion:
Vores proces kan rimeligvis siges
at have potentiale for dybere læring,
altså tentakulær læring med brug af begreber indenfor læringsteorien.
### Konstruktion af ontologi
Til brug ved evaluering af,
om de digitaliserede data, affødt af 5-stjernet læsning, giver mening,
Har vi sammensat de komponenter,
vi identificerede og klassificerede som del af digitaliseringerne,
i form af en ontologi om læring.
#### Evaluering af læring gennem visualisering af ontologi
Vi evaluerer gennem et ekspertinterview med forfatteren til @Schraube2024,
om en visualisering, som er automatisk dannet på basis af vores ontologi,
rimeligvis afspejler den teori,
som vi har læst med 5-stjernet læsning.
Evalueringen kan ikke validere,
om vi har læst teksten, som det var hensigten,
og derfor, om vi har lært noget.
Eller mere præcist, om det, der ressonerer for os,
er det samme som resonerer hos tekstens forfatter.
Men hvis stumperne har en form for sammenhængskraft,
er der mulighed for, at hvad vi synes giver mening
også er den etablerede akademiske mening.
#### Evaluering af 5-stjernet data
Vi gennemgår kvaliteter ved vores ontologi,
ved hjælp af modellen "Five Stars of Linked Data Vocabulary Use",
som er skabt som en afart af modellen for 5-stjernet data,
men til kvalificering af ontologier
[@Janowicz2014].
Ontologien får 3 ud af 5 stjerner.
Den mangler metadata, og bliver ikke aktivt anvendt af andre ontologier.
Delkonklusion:
Vores designprodukt kan rimeligvis siges
at have potentiale for en stilladsering af dybere læring
og dermed indgå i en tentakulær verdeningspraksis for læring.
### Konklusion
Resultaterne af projektets undersøgelse peger på,
at 5-stjernet læsning bedre understøtter den tentakulære læringsproces
gennem flere kerneideer:
1. Ved at arbejde med kontekster frem for indsnævringer,
præges læringsprocesser i højere grad af affinitive bevægelser,
som kan skabe kontast til studiets krav på definitive, målbare resultater.
Her kan digitaliseringsværktøjer også være anvendelige.
2. Hvis den lærende sætter et mål om 5-stjernet data
inviterer det til ekspansiv motivation,
da arbejdet med materialet så kræver også at arbejde med den kontekst,
det indgår i.
3. Undervisere kan tilsvarende motivere til affinitive læringsprocesser ved
at referere til Scholia og bruge Hypothes.is i workshops.
4. Ontologiseringen af indholdet kan bruges
som metode til validering af digitaliseringer.
Det er mere avanceret og komplekst at håndtere,
men produktet er potentielt genbrugeligt ikke bare for eleven selv,
men også for elever, undervisere og forskere fremadrettet.
### Perspektivering
i>
<xmp:CreatorTool>Adobe Illustrator 25.1 (Windows)</xmp:CreatorTool>
<xmp:ModifyDate>2021-04-19T09:44:38+02:00</xmp:ModifyDate>
<xmp:MetadataDate>2021-04-19T09:44:38+02:00</xmp:MetadataDate>
<xmp:Thumbnails>
<rdf:Alt>
<rdf:li rdf:parseType="Resource">
<xmpGImg:width>180</xmpGImg:width>
<xmpGImg:height>256</xmpGImg:height>
<xmpGImg:format>JPEG</xmpGImg:format>
<xmpGImg:image>/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/7QAsUGhvdG9zaG9wIDMuMAA4QklNA+0AAAAAABAASAAAAAEA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==</xmpGImg:image>
</rdf:li>
</rdf:Alt>
</xmp:Thumbnails>
<pdf:Producer>Adobe PDF library 15.00</pdf:Producer>
<dc:format>application/pdf</dc:format>
<dc:title>
<rdf:Alt>
<rdf:li xml:lang="x-default">Cover_v12_april21_J_2</rdf:li>
</rdf:Alt>
</dc:title>
<xmpMM:DocumentID>xmp.did:c5a11b9d-a635-8842-82d7-2ab990e7e4d6</xmpMM:DocumentID>
<xmpMM:InstanceID>uuid:f56a1280-cf53-4476-a7ea-7a83c1a5af37</xmpMM:InstanceID>
<xmpMM:OriginalDocumentID>uuid:9372698d-fd67-4c8a-8af4-fb423548bd05</xmpMM:OriginalDocumentID>
<xmpMM:RenditionClass>proof:pdf</xmpMM:RenditionClass>
<xmpMM:DerivedFrom rdf:parseType="Resource">
<stRef:instanceID>uuid:25c8ad09-1ae1-4b3c-bfc2-8aa68f12ca96</stRef:instanceID>
<stRef:documentID>uuid:9372698d-fd67-4c8a-8af4-fb423548bd05</stRef:documentID>
<stRef:originalDocumentID>uuid:9372698d-fd67-4c8a-8af4-fb423548bd05</stRef:originalDocumentID>
</xmpMM:DerivedFrom>
<xmpMM:History>
<rdf:Seq>
<rdf:li rdf:parseType="Resource">
<stEvt:action>saved</stEvt:action>
<stEvt:instanceID>xmp.iid:c5a11b9d-a635-8842-82d7-2ab990e7e4d6</stEvt:instanceID>
<stEvt:when>2021-04-19T09:44:25+02:00</stEvt:when>
<stEvt:softwareAgent>Adobe Illustrator 25.1 (Windows)</stEvt:softwareAgent>
<stEvt:changed>/</stEvt:changed>
</rdf:li>
</rdf:Seq>
</xmpMM:History>
<xmpTPg:NPages>1</xmpTPg:NPages>
<xmpTPg:HasVisibleTransparency>False</xmpTPg:HasVisibleTransparency>
<xmpTPg:HasVisibleOverprint>False</xmpTPg:HasVisibleOverprint>
<xmpTPg:MaxPageSize rdf:parseType="Resource">
<stDim:w>210.227327</stDim:w>
<stDim:h>297.349335</stDim:h>
<stDim:unit>Millimeters</stDim:unit>
</xmpTPg:MaxPageSize>
<xmpTPg:Fonts>
<rdf:Bag>
<rdf:li rdf:parseType="Resource">
<stFnt:fontName>Asap-Bold</stFnt:fontName>
<stFnt:fontFamily>Asap</stFnt:fontFamily>
<stFnt:fontFace>Bold</stFnt:fontFace>
<stFnt:fontType>TrueType</stFnt:fontType>
<stFnt:versionString>Version 2.000; ttfautohint (v1.8)</stFnt:versionString>
<stFnt:composite>False</stFnt:composite>
<stFnt:fontFileName>Asap-Bold.ttf</stFnt:fontFileName>
</rdf:li>
<rdf:li rdf:parseType="Resource">
<stFnt:fontName>Asap-Regular</stFnt:fontName>
<stFnt:fontFamily>Asap</stFnt:fontFamily>
<stFnt:fontFace>Regular</stFnt:fontFace>
<stFnt:fontType>TrueType</stFnt:fontType>
<stFnt:versionString>Version 2.000; ttfautohint (v1.8)</stFnt:versionString>
<stFnt:composite>False</stFnt:composite>
<stFnt:fontFileName>Asap-Regular.ttf</stFnt:fontFileName>
</rdf:li>
</rdf:Bag>
</xmpTPg:Fonts>
<xmpTPg:PlateNames>
<rdf:Seq>
<rdf:li>Cyan</rdf:li>
<rdf:li>Magenta</rdf:li>
<rdf:li>Yellow</rdf:li>
<rdf:li>Black</rdf:li>
</rdf:Seq>
</xmpTPg:PlateNames>
<xmpTPg:SwatchGroups>
<rdf:Seq>
<rdf:li rdf:parseType="Resource">
<xmpG:groupName>Standard-Farbfeldgruppe</xmpG:groupName>
<xmpG:groupType>0</xmpG:groupType>
</rdf:li>
</rdf:Seq>
</xmpTPg:SwatchGroups>
<illustrator:CreatorSubTool>Adobe Illustrator</illustrator:CreatorSubTool>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>
</x:xmpmeta>
<?xpacket end="w"?>
endstream
endobj
3 0 obj
<</Count 1/Kids[7 0 R]/Type/Pages>>
endobj
7 0 obj
<</ArtBox[0.0 0.0 595.92 842.88]/BleedBox[0.0 0.0 595.92 842.88]/Contents 8 0 R/CropBox[0.0 0.0 595.92 842.88]/LastModified(D:20210419094437+02'00')/MediaBox[0.0 0.0 595.92 842.88]/Parent 3 0 R/Resources<</ExtGState<</GS0 9 0 R>>/Font<</C2_0 10 0 R/C2_1 11 0 R/TT0 12 0 R/TT1 13 0 R>>/ProcSet[/PDF/Text/ImageC]/Properties<</MC0 5 0 R>>/XObject<</Im0 14 0 R/Im1 15 0 R>>>>/TrimBox[0.0 0.0 595.92 842.88]/Type/Page>>
endobj
8 0 obj
<</Filter/FlateDecode/Length 8209>>stream
HWKoI,8n2A&\X=3&;_X8
Ūj>Ex7b|q# wb(FB
dkG@ZCg_94<ßnDYz \z ox g%v(C9YVp!@1qäLZNz%kJ^( u6,^g54)'+]LjRRi
mݳMپec;^0{vawN?$[L!ڼ}u˶G;.<;eaғ&nG?z
|d7/gFDY.~i