ניתוח השיח במאמרי כנסי צ'ייס לחקר חדשנות וטכנולוגיות-למידה בגישה מונעת-נתונים

אחד האתגרים העומדים בפני חוקרי טכנולוגיות חדשניות הוא פיתוח מתודולוגיות ומדדים שישפרו את התיאור והחיזוי של הטמעת והתפשטות טכנולוגיות בארגונים. גישה 'מונעת-נתונים' (data driven) היא בין המתודולוגיות העכשוויות בתחום זה. בעשורים האחרונים התפתחה גישה זו לכדי תחום-דעת עצמאי, המכונה 'בלשנות הקורפוס' (Corpus Linguistics) - תחום המבוסס על שימוש באלגוריתמים משוכללים לעיבוד שפה טבעית (Natural language processing) - אלגוריתמים המשמשים לחקירת מאפיינים לשוניים, מבניים ותוכניים, של טקסטים. במחקר הנוכחי נעשה שימוש בעיבוד כזה על בסיס נתונים של מאמרי כנסי צ'ייס לחקר חדשנות וטכנולוגיות למידה בשנים 2014-2006, על מנת לזהות את המונחים הייחודיים (מילים וצירופי מילים) למחקרים בתחום טכנולוגיות הלמידה. מניתוח הממצאים בתהליך ממצה (exhaustive) של כל מילות התחום, נמצא במפתיע כי המונחים הנפוצים ביותר במחקרים בתחום (למשל: 'תלמיד', 'מורה', 'סטודנט') וגם צירוף המילים הנפוץ ביותר (פנים-אל-פנים) הם דווקא מתחום הפדגוגיה ולא מתחום הטכנולוגיה. הממצאים הצביעו על הפוטנציאל ועל המגבלות של הגישה מונעת-הנתונים לזיהוי תמורות לאורך זמן בתחום טכנולוגיות הלמידה. (מתוך המאמר)