Transforming higher education and student engagement through collaborative review to inform educational design
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on staff perceptions arising from a review process designed to assist staff in making informed decisions regarding educational design, approaches to engage students in learning, and the technology to support engagement in the classroom and across multiple locations and delivery modes. The aim of the review process was to transform the level of student engagement in the business faculty of an Australian university. The process took a collaborative approach through consultation with academic staff involved in the design and delivery of the units under review, and included targeted professional development as necessary. An institutional framework that characterises engagement indicator contexts and their attributes facilitated dialog during the review process. This paper reports on a mixed method study that included a survey of participants, and purposeful interviews to evaluate the effectiveness of the process. Although the study identified factors that hindered implementation and operationalization of review recommendations in some instances, study participants were generally of the view that recommendations would enhance student engagement. It is demonstrated that the bottom-up approach described in this paper is consistent with theoretical frameworks for transformational change in teaching and learning and the adoption of innovations.
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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 | 0,491 | 0,597 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,020 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».