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Enregistrement W1569977059 · doi:10.1080/08841233.2014.990077

Content and Process in a Teaching Workshop for Faculty and Doctoral Students

2015· article· en· W1569977059 sur OpenAlexaff
Elaine S. Rinfrette, Elaine M. Maccio, James P. Coyle, Kelly Jackson, Robin M. Hartinger-Saunders, Christine M Rine, Lawrence Shulman

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching in Social Work · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtant taxonSocial workProcess (computing)Face (sociological concept)Higher educationPedagogyWork in processWork (physics)Medical educationPsychologySociologyMathematics educationPolitical scienceMedicineEngineeringComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching in higher education is often not addressed in doctoral education, even though many doctoral graduates will eventually teach. This article describes a biweekly teaching workshop, presents pitfalls and challenges that beginning instructors face, and advocates pedagogical training for doctoral students. Led by a well-known social work scholar Lawrence Shulman, the workshops were a place for participants to share their concerns and process solutions. Here, each student’s scenario serves as a backdrop for Dr. Shulman’s explanation of classroom content and process, for which the workshop served as a parallel process. This discussion is framed by the extant literature on preparing higher education instructors during the course of doctoral education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,006

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.

Tête enseignante Opus0,246
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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