Teaching Literacy: Methods for Studying and Improving Library Instruction
Notice bibliographique
Résumé
Objective – The aim of this paper is to evaluate teaching effectiveness in one-shot information literacy (IL) instruction sessions. The authors used multiple methods, including plus/delta forms, peer evaluations, and instructor feedback surveys, in an effort to improve student learning, individual teaching skill, and the overall IL program at the American University in Cairo.
 
 Methods – Researchers implemented three main evaluation tools to gather data in this study. Librarians collected both quantitative and qualitative data using student plus/delta surveys, peer evaluation, and faculty feedback in order to draw overall conclusions about the effectiveness of one-shot IL sessions. By designing a multi-method study, and gathering information from students, faculty, and instruction librarians, results represented the perspectives of multiple stakeholders.
 Results – The data collected using the three evaluation tools provided insight into the needs and perspectives of three stakeholder groups. Individual instructors benefit from the opportunity to improve teaching through informed reflection, and are eager for feedback. Faculty members want their students to have more hands-on experience, but are pleased overall with instruction. Students need less lecturing and more authentic learning opportunities to engage with new knowledge.
 
 Conclusion – Including evaluation techniques in overall information literacy assessment plans is valuable, as instruction librarians gain opportunities for self-reflection and improvement, and administrators gather information about teaching skill levels. The authors gathered useful data that informed administrative decision making related to the IL program at the American University in Cairo. The findings discussed in this paper, both practical and theoretical, can help other college and university librarians think critically about their own IL programs, and influence how library instruction sessions might be evaluated and improved.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,881 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».