Educational Development Websites: What Do They Tell Us About How Canadian Centres Support the Scholarship of Teaching and Learning?
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates how university educational development centres in Canada currently support faculty in developing the skills and knowledge to engage in the scholarship of teaching and learning. Content analysis of centre websites was used to identify strategies used to support SoTL. The main strategies identified were providing information and grants. Recommendations include increasing the visibility of SoTL on centre websites and integrating it with other centre activities. The data question the viability of a national strategy to improve teaching through SoTL. L’étude porte sur la façon dont les centres universitaires d’appui à la formation au Canada soutiennent actuellement les membres du corps enseignant dans le perfectionnement de leurs compétences et de leurs connaissances pour participer à l’avancement des connaissances en enseignement et en apprentissage. L’analyse du contenu des sites Web des centres a été utilisée pour déterminer les stratégies employées pour soutenir cet avancement. Les principales stratégies consistent à fournir de l’information et des bourses. Les recommandations portent sur l’augmentation de la visibilité de l’avancement de ces connaissances et sur son intégration aux activités du centre. Les données remettent en cause la viabilité d’une stratégie nationale visant à améliorer l’enseignement grâce à l’avancement des connaissances en enseignement et en apprentissage.
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 | 0,005 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».