MarylandOnline's inter-institutional project to train higher education adjunct faculty to teach online
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on an inter-institutional project to design, develop, pilot, and evaluate a state-wide online training course for higher education adjunct faculty who are preparing to teach their first online course. We begin with a brief literature review to contextualize the stated problem the project sought to address: the need for quality, accessible training for online adjunct faculty. We then give background information to describe the environment in which the project was situated before detailing the process of designing and piloting the first iteration of the Certificate for Online Adjunct Teaching (COAT) course. Using a mixed-methods approach (surveys and reflection journals), data were collected from the adjunct faculty who took the COAT course, the COAT instructor, and the COAT design This article reports on an inter-institutional project to design, develop, pilot, and evaluate a state-wide online training course for higher education adjunct faculty who are preparing to teach their first online course. We begin with a brief literature review to contextualize the stated problem the project sought to address: the need for quality, accessible training for online adjunct faculty. We then give background information to describe the environment in which the project was situated before detailing the process of designing and piloting the first iteration of the Certificate for Online Adjunct Teaching (COAT) course. Using a mixed-methods approach (surveys and reflection journals), data were collected from the adjunct faculty who took the COAT course, the COAT instructor, and the COAT design team. The results indicate that the pilot COAT course did meet the perceived needs and expectations of the course participants. We finish by discussing our plans for the next phase of this project. <!-- Top iFrame --> <!-- Bottom iFrame --> // <![CDATA[ var LEO_HIGHLIGHTS_INFINITE_LOOP_COUNT = 300; var LEO_HIGHLIGHTS_MAX_HIGHLIGHTS = 50; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_ID = "leoHighlights_top_iframe"; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_ID = "leoHighlights_bottom_iframe"; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_DIV_ID = "leoHighlights_iframe_modal_div_container"; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOTAL_COLLAPSED_WIDTH = 520; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOTAL_COLLAPSED_HEIGHT = 391; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOTAL_EXPANDED_WIDTH = 520; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOTAL_EXPANDED_HEIGHT = 665; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_POS_X = 0; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_POS_Y = 0; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_WIDTH = 520; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_HEIGHT = 294; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_POS_X = 96; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_POS_Y = 294; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_COLLAPSED_WIDTH = 425; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_COLLAPSED_HEIGHT = 97; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_EXPANDED_WIDTH = 425; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_EXPANDED_HEIGHT = 371; var LEO_HIGHLIGHTS_SHOW_DELAY_MS = 300; var LEO_HIGHLIGHTS_HIDE_DELAY_MS = 750; var LEO_HIGHLIGHTS_SHOW_DELAY_NO_UNDER_MS = 850; var LEO_HIGHLIGHTS_BACKGROUND_STYLE_DEFAULT = "transparent none repeat scroll 0% 0%"; var LEO_HIGHLIGHTS_BACKGROUND_STYLE_HOVER = "rgb(245, 245, 0) none repeat scroll 0% 0%"; var LEO_HIGHLIGHTS_ROVER_TAG = "711-36858-13496-14"; createInlineScriptElement("var%20LEO_HIGHLIGHTS_DEBUG%20%3D%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20false%3B%0Avar%20LEO_HIGHLIGHTS_DEBUG_POS%20%3D%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20false%3B%0A%20%20%20%0Avar%20_leoHighlightsPrevElem%20%3D%20null%3B%0Avar%20_leoHighlightsSnoozed%20%3D%20false%3B%0A%0A/**%0A%20*%20Checks%20if%20the%20passed%20in%20class%20exists%0A%20*%20@param%20c%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsClassExists%28c%29%20%7B%0A%20%20%20return%20typeof%28c%29%20%3D%3D%20%22function%22%20%26%26%20typeof%28c.prototype%29%20%3D%3D%20%22object%22%20?%20true%20%3A%20false%3B%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20Checks%20if%20the%20firebug%20console%20is%20available%0A%20*%20@param%20c%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsFirebugConsoleAvailable%28c%29%20%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20if%28_leoHighlightsClassExists%28_FirebugConsole%29%20%26%26%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20window.console%20%26%26%20console.log%20%26%26%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%28console%20instanceof%20_FirebugConsole%29%29%0A%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20true%3B%0A%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%7B%7D%0A%20%20%20%0A%20%20%20return%20false%3B%0A%7D%20%0A%0A%0A/**%0A%20*%20General%20method%20used%20to%20debug%20exceptions%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20location%0A%20*%20@param%20e%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsReportExeception%28location%2Ce%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20if%28_leoHighlightsFirebugConsoleAvailable%28%29%20||LEO_HIGHLIGHTS_DEBUG%29%0A%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20logString%3Dlocation%2B%22%3A%20%22%2Be%2B%22%5Cn%5Ct%22%2Be.name%2B%22%5Cn%5Ct%22%2B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%28e.number%260xFFFF%29%2B%22%5Cn%5Ct%22%2Be.description%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%28_leoHighlightsFirebugConsoleAvailable%28%29%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20console.error%28logString%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20console.trace%28%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20if%28LEO_HIGHLIGHTS_DEBUG%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20alert%28logString%29%3B%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%7B%7D%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20This%20will%20log%20a%20string%20to%20the%20firebug%20console%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20str%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsDebugLog%28str%29%0A%7B%20%20%20%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20if%28_leoHighlightsFirebugConsoleAvailable%28%29%29%0A%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20console.log%28typeof%28_FirebugConsole%29%2B%22%20%22%2Bstr%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20_leoHighlightsReportExeception%28%22_leoHighlightsDebugLog%28%29%20%22%2Bstr%2Ce%29%3B%20%20%20%20%0A%20%20%20%7D%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20This%20will%20get%20an%20attribute%20and%20decode%20it.%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20elem%0A%20*%20@param%20id%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsGetAttrib%28elem%2Cid%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20var%20val%3Delem.getAttribute%28id%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20return%20decodeURI%28val%29%3B%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20_leoHighlightsReportExeception%28%22_leoHighlightsGetAttrib%28%29%22%2Ce%29%3B%20%20%20%20%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20return%20null%3B%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20Checks%20if%20this%20is%20within%20a%20frame%20by%20checking%20for%20a%20parent.%0A%20*%20%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsIsFrame%28%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20return%20%28window%21%3Dtop%29%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20_leoHighlightsReportExeception%28%22_leoHighlightsIsFrame%28%29%22%2Ce%29%3B%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%0A%20%20%20return%20false%3B%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20This%20is%20a%20dimensions%20object%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20width%0A%20*%20@param%20height%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20LeoHighlightsDimension%28width%2Cheight%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%09this.width%3Dwidth%3B%0A%20%20%20%09this.height%3Dheight%3B%0A%20%20%20%09this.toString%3Dfunction%28%29%20%7B%20return%20%28%22%28%22%2Bthis.width%2B%22%2C%22%2Bthis.height%2B%22%29%22%29%3B%7D%3B%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%09_leoHighlightsReportExeception%28%22new%20LeoHighlightsDimension%28%29%22%2Ce%29%3B%20%20%20%09%0A%20%20%20%7D%09%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20This%20is%20a%20Position%20object%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20x%0A%20*%20@param%20y%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20LeoHighlightsPosition%28x%2Cy%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%09this.x%3Dx%3B%0A%20%20%20%09this.y%3Dy%3B%0A%20%20%20%09this.toString%3Dfunction%28%29%20%7B%20return%20%28%22%28%22%2Bthis.x%2B%22%2C%22%2Bthis.y%2B%22%29%22%29%3B%7D%3B%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%09_leoHighlightsReportExeception%28%22new%20LeoHighlightsPosition%28%29%22%2Ce%29%3B%20%20%20%09%0A%20%20%20%7D%09%0A%7D%0A%0Avar%20LEO_HIGHLIGHTS_ADJUSTMENT%20%3D%20new%20LeoHighlightsPosition%283%2C3%29%3B%0Avar%20LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_SIZE%20%3D%20new%20LeoHighlightsDimension%28LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_WIDTH%2CLEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_HEIGHT%29%3B%0Avar%20LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_HOVER_SIZE%20
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 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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».