The coming and going: the work of educational developers when admission criteria and desired outcomes change simultaneously
Notice bibliographique
Résumé
Higher education is facing a conundrum relevant to the field of educational development: expectations regarding entrance criteria and graduation attributes are changing simultaneously. Biggs' model of constructive alignment can be used to analyze the challenges presented by these shifts in expectation and help educational developers understand their pedagogical implications. In the present article, an expanded model is proposed in which entrance requirements are added to Biggs' original conceptualization. In so doing, the length of the “learning journey” – from entrance to outcomes – can be charted. When entrance requirements and graduate attributes change simultaneously, higher education must accommodate learning journeys of varying lengths and nature. Moving targets such as these can engender a sense of frustration, if not helplessness, for academic staff responsible for curricular and pedagogical enhancement. However, rather than responding with a sense of helplessness, the educational developer should see these shifts as a real opportunity to support the implementation of a broader range of student-centred teaching/learning activities. Recommendations related to educational development consultations are offered.
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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 | 0,210 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,024 |
| Communication savante | 0,032 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».