Still Crazy about Teaching after All These Years: An Interview with Dick Gorman
Notice bibliographique
Résumé
Richard Gorman received his BA in philosophy from the University of Notre Dame and his PhD in educational psychology from Fordham University. Over the years, he has taught at several colleges and universities—both in the east and west—and is currently a member of the Psychology Department at Central New Mexico Community College. He has taught courses in developmental, educational, and cognitive psychology, but is currently concentrating on the introductory psychology course. His publications include a text in the psychology of classroom learning, an introduction to Piaget's theory for teachers, and, more recently, an introductory psychology text. He has given presentations and workshops on discovery learning to various audiences including the National Institute on the Teaching of Psychology (NITOP). Brian L. Burke is an Assistant Professor of Psychology at Fort Lewis College, a public liberal arts college in Durango, Colorado. He is a licensed clinical psychologist whose principal academic interests include motivational interviewing and college teaching. He regularly attends teaching conferences, twice winning the Doug Bernstein Award for innovative teaching ideas (NITOP 2004, 2005). He also won the New Faculty Teaching Award at Fort Lewis College in 2005. He teaches a wide variety of courses, including introductory psychology, personality, abnormal, counseling, research methods, history of psychology (via a European trip), and forensic psychology. Brian hails originally from Montreal, Canada, and received his PhD from the University of Arizona in 2003.
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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 | 0,021 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,026 |
| 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 ».