Teaching, Learning and Interning: From Teaching Internships to Scholarly Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Mount Allison University, with about 2,400 students, is a small, undergraduate Liberal Arts and Science university with a long history of faculty-student collaboration in both research and cocurricular activities. In 2005, Mount Allison introduced the Undergraduate Teaching Internship Program in which professors and senior students collaborate in instruction. The program has quickly become for its faculty participants an important springboard for teaching innovation and scholarship. Almost immediately after its introduction, it became clear that the Undergraduate Teaching Internship Program addressed two distinct but overlapping needs—the first was predictable, the second less so: (a) it presented opportunities for senior students to develop skills, knowledge and values that transcend those normally associated with undergraduate education; and (b) it provided a mechanism whereby faculty could engage in scholarly reflection on teaching and Scholarship of Teaching and Learning projects. In the 5 years since its inception, internship has become not simply a peripheral program but a strong thread woven into the fabric of the university culture. While outlining some constraints of the program, this descriptive paper explains the many ways in which internship has resulted in productive, mutually beneficial collaborations between interns and their supervising professors, encouraging an even more pervasive dialogue about teaching. L’Université Mount Allisson est un petit établissement qui offre des cours dans les domaines des arts et des sciences à environ 2400 étudiants de premier cycle. Son personnel enseignant et ses étudiants collaborent depuis longtemps aux activités de recherche et aux activités parallèles au programme. En 2005, l’Université a mis sur pied le programme de stages en enseignement au premier cycle où les professeurs et les étudiants qui en sont à leur dernière année d’étude collaborent à l’enseignement. Ce programme est rapidement devenu un tremplin important en matière d’innovation et d’érudition pédagogique pour le corps enseignant qui y participe. Pratiquement dès sa création, il est devenu évident que le programme comblait deux besoins distincts qui se chevauchaient. Le premier était prévisible, le deuxième l’était moins : a) il fournissait des occasions aux étudiants qui termine leur parcours d’apprentissage d’acquérir des compétences, des connaissances et des valeurs qui transcendent celles normalement associées aux études de premier cycle et b) il constituait un mécanisme permettant aux membres du corps enseignant de réfléchir aux questions pédagogiques et aux projets relatifs à l’avancement des connaissances en enseignement et en apprentissage. Au cours des cinq premières années, le programme de stages n’est pas simplement devenu un programme marginal, mais plutôt un fil solide tissé dans la trame de la culture de cette université. Tout en soulignant certaines contraintes du programme, cet article descriptif explique les nombreuses façons dont les stages se sont traduits par une collaboration productive et mutuellement bénéfique entre les stagiaires et les professeurs qui les supervisaient. L’article illustre également comment les stages ont favorisé un dialogue sur l’enseignement encore plus omniprésent qu’avant.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».