scholarly journals Instructors’ Perceptions of Networked Learning and Analytics Perceptions des instructeurs quant à l'apprentissage et l'analyse en réseau

2021 ◽  
Author(s):  
Scott Comber ◽  
Martine Durier-Copp ◽  
Anatoliy Gruzd
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Networked Learning ◽  
Graduate Courses ◽  
Student Interactions ◽  
Online Student ◽  
Qualitative And Quantitative ◽  
Réseaux Sociaux ◽  
Self Assessments ◽  
The Difference ◽  
Reseaux Sociaux

This study seeks to understand instructors’ perceptions of social network analysis (SNA) and network visualizations as learning analytics (LA) tools for generating useful insights about student online interactions in their class. Qualitative and quantitative data were collected from three graduate courses taught at a Canadian university at the end of the academic term and came from two sources: (1) class-wide forum discussion messages, and (2) interviews with instructors regarding their perceptions of student networks and interactions. This study is unique as it focuses on instructors’ self-assessments of online student interactions and compares this with the SNA visualization. The difference between instructors’ perceptions of social network interactions and actual interactions underlines the potential that LA can provide for instructors. The results confirmed that SNA and network visualizations have the potential of making the “invisible” visible to instructors, thus enhancing their ability to engage students more effectively. Cette étude vise à comprendre les perceptions des instructeurs sur l’analyse des réseaux sociaux (ARS) et la visualisation de réseaux comme outils d’analyse de l’apprentissage (AA) produisant des perspectives utiles sur les interactions en ligne des étudiants de leur classe. Des données qualitatives et quantitatives ont été collectées dans trois cours des cycles supérieurs d’une université canadienne à la fin de la session scolaire. Ces données proviennent de deux sources : (1) les messages du forum de discussion de l’ensemble du groupe et (2) des entretiens avec les instructeurs au sujet de leurs perceptions sur les réseaux et interactions des étudiants. Cette étude est unique en ce qu’elle se concentre sur les auto-évaluations des instructeurs portant sur les interactions étudiantes en ligne, et les compare à la visualisation de l’ARS. La différence entre les perceptions qu’ont les instructeurs des interactions sur les réseaux sociaux et les interactions réelles souligne le potentiel que l’AA peut offrir aux instructeurs. Les résultats ont confirmé que l’ARS et les visualisations de réseaux ont le potentiel de rendre « l’invisible »visible pour les instructeurs, améliorant ainsi leur capacité à motiver les étudiants plus efficacement.

scholarly journals Instructors' Perceptions of Networked Learning and Analytics | Perceptions des instructeurs quant à l'apprentissage et l'analyse en réseau

2018 ◽  
Vol 44 (3) ◽  
Author(s):  
Scott Comber ◽  
Martine Durier-Copp ◽  
Anatolity Gruzd
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Networked Learning ◽  
Graduate Courses ◽  
Student Interactions ◽  
Online Student ◽  
Qualitative And Quantitative ◽  
Réseaux Sociaux ◽  
Self Assessments ◽  
The Difference ◽  
Reseaux Sociaux

This study seeks to understand instructors’ perceptions of social network analysis (SNA) and network visualizations as learning analytics (LA) tools for generating useful insights about student online interactions in their class. Qualitative and quantitative data were collected from three graduate courses taught at a Canadian university at the end of the academic term and came from two sources: (1) class-wide forum discussion messages, and (2) interviews with instructors regarding their perceptions of student networks and interactions. This study is unique as it focuses on instructors’ self-assessments of online student interactions and compares this with the SNA visualization. The difference between instructors’ perceptions of social network interactions and actual interactions underlines the potential that LA can provide for instructors. The results confirmed that SNA and network visualizations have the potential of making the “invisible” visible to instructors, thus enhancing their ability to engage students more effectively.Cette étude vise à comprendre les perceptions des instructeurs sur l’analyse des réseaux sociaux (ARS) et la visualisation de réseaux comme outils d’analyse de l’apprentissage (AA) produisant des perspectives utiles sur les interactions en ligne des étudiants de leur classe. Des données qualitatives et quantitatives ont été collectées dans trois cours des cycles supérieurs d’une université canadienne à la fin de la session scolaire. Ces données proviennent de deux sources : (1) les messages du forum de discussion de l’ensemble du groupe et (2) des entretiens avec les instructeurs au sujet de leurs perceptions sur les réseaux et interactions des étudiants. Cette étude est unique en ce qu’elle se concentre sur les auto-évaluations des instructeurs portant sur les interactions étudiantes en ligne, et les compare à la visualisation de l’ARS. La différence entre les perceptions qu’ont les instructeurs des interactions sur les réseaux sociaux et les interactions réelles souligne le potentiel que l’AA peut offrir aux instructeurs. Les résultats ont confirmé que l’ARS et les visualisations de réseaux ont le potentiel de rendre « l’invisible » visible pour les instructeurs, améliorant ainsi leur capacité à motiver les étudiants plus efficacement.

scholarly journals Instructors’ Perceptions of Networked Learning and Analytics Perceptions des instructeurs quant à l'apprentissage et l'analyse en réseau

2021 ◽  
Author(s):  
Scott Comber ◽  
Martine Durier-Copp ◽  
Anatoliy Gruzd
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Networked Learning ◽  
Graduate Courses ◽  
Student Interactions ◽  
Online Student ◽  
Qualitative And Quantitative ◽  
Réseaux Sociaux ◽  
Self Assessments ◽  
The Difference ◽  
Reseaux Sociaux

This study seeks to understand instructors’ perceptions of social network analysis (SNA) and network visualizations as learning analytics (LA) tools for generating useful insights about student online interactions in their class. Qualitative and quantitative data were collected from three graduate courses taught at a Canadian university at the end of the academic term and came from two sources: (1) class-wide forum discussion messages, and (2) interviews with instructors regarding their perceptions of student networks and interactions. This study is unique as it focuses on instructors’ self-assessments of online student interactions and compares this with the SNA visualization. The difference between instructors’ perceptions of social network interactions and actual interactions underlines the potential that LA can provide for instructors. The results confirmed that SNA and network visualizations have the potential of making the “invisible” visible to instructors, thus enhancing their ability to engage students more effectively. Cette étude vise à comprendre les perceptions des instructeurs sur l’analyse des réseaux sociaux (ARS) et la visualisation de réseaux comme outils d’analyse de l’apprentissage (AA) produisant des perspectives utiles sur les interactions en ligne des étudiants de leur classe. Des données qualitatives et quantitatives ont été collectées dans trois cours des cycles supérieurs d’une université canadienne à la fin de la session scolaire. Ces données proviennent de deux sources : (1) les messages du forum de discussion de l’ensemble du groupe et (2) des entretiens avec les instructeurs au sujet de leurs perceptions sur les réseaux et interactions des étudiants. Cette étude est unique en ce qu’elle se concentre sur les auto-évaluations des instructeurs portant sur les interactions étudiantes en ligne, et les compare à la visualisation de l’ARS. La différence entre les perceptions qu’ont les instructeurs des interactions sur les réseaux sociaux et les interactions réelles souligne le potentiel que l’AA peut offrir aux instructeurs. Les résultats ont confirmé que l’ARS et les visualisations de réseaux ont le potentiel de rendre « l’invisible »visible pour les instructeurs, améliorant ainsi leur capacité à motiver les étudiants plus efficacement.

scholarly journals Applications of Social Network Analysis in Evaluation: Challenges, Suggestions, and Opportunities for the Future

2018 ◽  
Vol 33 (2) ◽  
Author(s):  
Joanne Genova Carman ◽  
Kimberly A Fredericks
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Nous Avons ◽  
Added Value ◽  
Data Coding ◽  
Réseaux Sociaux ◽  
Reseaux Sociaux ◽  
Specific Project ◽  
Evaluation Work

As the use of social network analysis in evaluation continues to increase, it is important to understand how, when, and under what conditions social network analysis can add value to evaluation work. In this article, we describe how we have used social network analysis in various evaluation projects. Using the experience of one specific project, we highlight, in greater detail, some challenges we encountered in doing this work, relating to the need for stakeholders to understand the added value of social network analysis, the intricacies of data coding and cleaning, and how changes in the size and scope of the project can have great implications. Finally, we offer some practical suggestions for evaluators considering incorporating social network analysis into their work today, and identify opportunities where evaluators might use social network analysis in the future.Avec la croissance de l’utilisation, en évaluation, de l’analyse des réseaux sociaux, il est important de comprendre quand, comment, et dans quelles conditions l’analyse des réseaux sociaux apporte une valeur ajoutée. Dans le présent article, nous décrivons la façon dont nous avons utilisé l’analyse des réseaux sociaux dans le cadre de divers projets d’évaluation. À partir de l’expérience d’un projet particulier, nous décrivons, de façon détaillée, certains des défis auxquels nous avons fait face, notamment en ce qui concerne la nécessité, pour les parties prenantes, de comprendre la valeur ajoutée de l’analyse des réseaux sociaux, les complexités du codage et du nettoyage des données et les implications des changements dans la taille et la portée du projet. Finalement, nous faisons quelques suggestions pratiques pour les évaluateurs qui pensent inclure l’analyse des réseaux sociaux dans leurs travaux actuels et nous identifions des pistes, pour les évaluateurs, pour l’utilisation future de ce type d’analyse.

The Everyday Information Practices of New Immigrants to Canada: Findings from the IPEC Study

2013 ◽  
Author(s):  
Nadia Caidi ◽  
Danielle Allard
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Research Project ◽  
Greater Toronto Area ◽  
Réseaux Sociaux ◽  
New Immigrants ◽  
Information Practices ◽  
The Everyday ◽  
Reseaux Sociaux

This research reports on the preliminary findings from the Information Practices of Ethnocultural Communities (IPEC) research project. IPEC examines the everyday information behaviours and social network practices of new immigrants from Chinese, Indian and Iraninan communities in the Greater Toronto Area (GTA).Cette recherche présente les résultats préliminaires du projet de recherche sur les pratiques informationnelles des communautés ethnoculturelles (IPEC). Le projet IPEC examine les comportements informationnels quotidiens et les pratiques de réseaux sociaux des nouveaux immigrants des communautés chinoise, indienne et iranienne de la grande région urbaine de Toronto. 

scholarly journals Social network ordering based on communities to reduce cache misses

2017 ◽  
Vol Volume 24 - 2017 - Special... ◽  
Author(s):  
Thomas Messi Nguélé ◽  
Maurice Tchuente ◽  
Jean-François Méhaut
Keyword(s):  
Community Structure ◽  
Social Network ◽  
Execution Time ◽  
Linear Arrangement ◽  
Network Mining ◽  
Social Network Mining ◽  
Réseaux Sociaux ◽  
Link Density ◽  
Optimal Linear ◽  
Reseaux Sociaux

Last version asked for publication 10th may; finally accepted in 6th April 2017; Accepted after minor changes in 17th October 2016, International audience ABSTRACT. One of social graph's properties is the community structure, that is, subsets where nodes belonging to the same subset have a higher link density between themselves and a low link density with nodes belonging to external subsets. Futhermore, most social network mining algorithms comprise a local exploration of the underlying graph, which consists in referencing nodes in the neighborhood of a particular node. The idea of this paper is to use the community structure during the storage of large graphs that arise in social network mining. The goal is to reduce cache misses and consequently, execution time. After formalizing the problem of social network ordering as a problem of optimal linear arrangement which is known as NP-Complet, we propose NumBaCo, a heuristic based on the community structure. We present for Katz score and Pagerank, simulations that compare classic data structures Bloc and Yale to their corresponding versions that use NumBaCo. Results on a 32 cores NUMA machine using amazon, dblp and web-google datasets show that NumBaCo allows to reduce from 62% to 80% of cache misses and from 15% to 50% of execution time. L'une des propriétés des graphes sociaux est leur structure en communautés, c'est-à-dire en sous-ensembles où les noeuds ont une forte densité de liens entre eux et une faible den-sité de liens avec l'extérieur. Par ailleurs, la plupart des algorithmes de fouille des réseaux sociaux comportent une exploration locale du graphe sous-jacent, ce qui amène à partir d'un noeud, à faire référence aux noeuds situés dans son voisinage. L'idée de cet article est d'exploiter la structure en communautés lors du stockage des grands graphes qui surviennent dans la fouille des réseaux so-ciaux. L'objectif est de réduire le nombre de défauts de cache avec pour conséquence l'amélioration du temps d'exécution. Après avoir formalisé le problème de numérotation des noeuds des réseaux sociaux comme un problème d'arrangement linéaire optimal qui est connu comme NP-Complet, nous proposons NumBaCo, une heuristique basée sur la struture en communautés. Nous présentons pour le score de Katz et Pagerank, des simulations comparant les structures de données classiques Bloc et Yale à leurs versions exploitant NumBaCo. Les résultats obtenus sur une machine NUMA de 32 coeurs à partir des jeux de données amazon, dblp et web-google montrent que NumBaCo contribue à diminuer les défauts de cache de 62% à 80% et le temps d'exécution de 15% à 50%.

Formation and Longevity of Network Relationship Practices of Ghanaian Traders Importing from China

1970 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 1-29 ◽  
Author(s):  
Mark Kweku, Mensah Obeng
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Exchange ◽  
Social Exchange Theory ◽  
Rational Choice Theory ◽  
Choice Theory ◽  
Personal Characteristics ◽  
Réseaux Sociaux ◽  
The Social ◽  
Competent Person ◽  
Reseaux Sociaux

Using qualitative data gathered in Ghana and China from Ghanaian importers of Chinese products, this paper addresses two major gaps in the social network literature: formation and cessation of network relationships. The study adapts social network theory, social exchange theory, and rational choice theory to argue that networks are purposely established when a party desires a result and set objective(s) it lacks the competence to accomplish. That party will procure the services of a competent person, at a cost, in order to achieve the set objective(s). It is argued that besides the lack of personal capacity, opportunity cost also explains the formation of network relationships. Furthermore, subject to the nature and personal characteristics of the object to be obtained and the parties to the formed network, the relationship may turn out to be eithera one-off transaction or couldbecome an enduring exchange relationship.Formation and Longévité de Relations sur les Réseaux Pratiques de marchands ghanéens important des produits de Chine.RésuméEn s’appuyant sur de données qualitatives collectées au Ghana et en Chine auprès des importateurs de produits chinois, cet article fait le point sur deux lacunes principales qui existent dans la littérature sur les réseaux sociaux: la formation et  la rupture de relations sur les réseaux sociaux. Cette étude, à l’aide de la théorie de réseaux sociaux, la théorie d’échange social et la théorie du choix rationnel, tient que les réseaux sont délibérément établis lorsqu’une partie désire obtenir des résultats mais ne possède pas les compétences pour en atteindre les objectifs définis. Ladite partie engagera les services d’une personne compétente, moyennant un prix, afin d’atteindre lesdits objectifs. Il est soutenu qu’outre le manque de capacité personnelle, le coût d’opportunité explique également la formation de relations sur les réseaux sociaux. Par ailleurs, en fonction de la nature et des caractéristiques personnelles de l’objet [de la relation] et des parties au réseau créé, la relation pourrait être soit une seule transaction ou une relation d’échange durable. 

Sources et données pour l’analyse des réseaux sociaux

2021 ◽  
Vol 152 (1) ◽  
pp. 10-51
Author(s):  
Marie-Pierre Bès ◽  
Guillaume Favre ◽  
Claire Lemercier
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Social Economic ◽  
Network Data ◽  
Réseaux Sociaux ◽  
Scientific Disciplines ◽  
Different Types ◽  
Reseaux Sociaux ◽  
Data Visualizations

Sources and data for social network analysis. Social network analysis (SNA) is becoming more and more widespread in several scientific disciplines as a method for processing social, economic, geographic, historical, digital, etc. data. Visualizations of graphs, communities and other ties are multiplying. However, there is a risk that SNA users may lose sight of the conditions under which their data are produced and thereby over-interpret or under-interpret the results. This article provides a guide to the different types of sources of network data, and the pitfalls and choices encountered in the process of producing network data. The first part provides an overview of these pitfalls and choices, and the second part focuses on the specifics of each source of data. Based on the authors’ experience in training network researchers, the article proposes a review of controlled ways of producing network data from this array of sources.

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