18. Program-Level Assessment of Learning Outcomes in a Faculty Certificate Program on the Scholarship of Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
105 O an international scale, higher education reform is having a profound impact on organizations and institutions, where there are now mandates and requirements to implement explicit learning outcomes and assessment policies for all undergraduate curricula (Bresciani, 2006; Hubball & Burt, 2004; Hubball & Burt, 2007). Program-level learning outcomes are a central component of learning-centred curricula and inform students what they can expect to achieve from a program of study so that they may organise their time and efforts, and prepare for assessments. They also connect segments of a curriculum, thus enhancing transferability of student learning, communicate curriculum/program goals in a meaningful way to a broader community, help to determine the extent to which learning has been accomplished, and guide faculty and administrators (within resource constraints), in part, to determine program(s) of study, course objectives, appropriate learning experiences, and assessment and program evaluation strategies (Barab & Duffy, 2000; Hubball & Gold, 2007). This paper highlights program-level assessment of learning outcomes in an 8-month Faculty Certificate Program (UBC-FCP) on the scholarship of teaching and learning (SoTL) at the University of British Columbia (UBC).
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».