Cohort Programming and Learning: Improving Educational Experiences for Adult Learners. Iris M. Saltiel and Charline S. Russo. (2001). Malabar, Florida: Krieger Publishing Company, 121 pages.
Notice bibliographique
Résumé
Saltiel and Russo's Cohort Programming and Learning gives a detailed account of the practical aspects of cohort-based educational design.As the authors state, the concept of cohort-based learning refers to "a group of individuals who enter a program at the same time, proceed through all classes and academic program requirements together, and complete the program as a group" (p. 1).More than simply grouping learners together, the cohort model involves an established curriculum and bounded group structure, and aims to foster collaborative learning within a collegially supportive group environment.The cohort model is gaining popularity in undergraduate, graduate, and doctoral degree programs that are primarily oriented toward mid-career professionals.The aim of the book is to serve as a resource manual for educators or administrators interested in designing cohort-based programs for adult learners.The book consists of eight chapters.The first two chapters present an overview of the specific features that make the cohort model unique.According to Saltiel and Russo, the cohort model derives its uniqueness from its contained program framework and closed membership.The authors emphasize the community and continuity fostered within the cohort group, as learners share ideas and critical feedback and work to support each other's progress through their shared educational journey.The next three chapters address cohort-based program design, curriculum development, and strategies for teaching and learning.They identiiy a range of considerations involved in cohort-based program planning, from establishing specific educational goals,, to recruiting students and faculty, to selecting appropriate instructional and evaluative techniques.The final three chapters discuss the attributes of cohort learners, implications for practice, and future considerations.The authors identify the intensive group learning experience and the greater certainty of group completion as key strengths of the cohort model, making it "a compelling solution to educational needs today" (p.106).Although Cohort Programming and Learning effectively addresses the practical dimensions of cohort-based program design, Saltiel and Russo write as confirmed cohort "boosters" and their unquestioned support for this educational model contributes to two notable weaknesses of the book.The
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».