A dynamic community of discovery: Planning, learning, and change
Notice bibliographique
Résumé
Ryerson University’s Prior Learning and Competency Evaluation and Documentation (PLACED) program is funded by the Government of Ontario to engage internationally educated professionals (IEPs), employers, and regulatory/occupational bodies in the use of competency-based practices. In 2008, the authors created a self-assessment tool for IEPs that would build a portfolio reflecting an individual’s knowledge and skills while introducing him or her to aspects of the Canadian workplace and labour market. The authors felt that this tool would be useful to assist IEPs in considering their career options and wanted to create an online workshop that would provide flexibility to users whose priorities were most likely work and family obligations. This short project description will capture a) why the self-assessment tool was developed; (b) how we fostered participants’ self-efficacy; c) how we used Blackboard; (d) what the participants gained from the workshop; and (e) how the workshop has evolved based on facilitators’ observations, participants’ feedback, and an external organization’s request for customizing the workshop. In working together to design the online workshop, <em>IEPs’ Self-Assessment and Planning,</em> we focused on two main concepts: self-assessment and career planning. With that in mind, we set out in the workshop to bolster self-discovery, self-efficacy, individualized research skills, action planning, and ongoing professional development. The learning platform was Blackboard, which is used across Ryerson University in both classroom and online learning.
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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 | 0,028 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,041 |
| Communication savante | 0,025 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,038 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».