Teaching Research Methods Courses in Human Geography: Critical Reflections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The authors reflect critically on their experiences of teaching research methods/methodology/techniques (MMT) courses in human geography for the first time. Through a highly reflexive process involving journaling, they engage with the broader scholarship of teaching and learning approach. Three themes characterize commonalities in their instructional experiences: (1) prior knowledge, (2) preparation, and (3) confidence. Specifically, they were challenged by needing to teach particular MMTs that they had not previously applied in their own research, by not knowing how best to prepare for teaching such courses, and by a lack of confidence with their approaches that stemmed from numerous issues. Keywords: Research methodsreflexivitymethodologytechniquescholarship of teaching and learninggeography Notes 1 Two of us have since taught our respective courses a second time and the third has since developed and taught at new graduate-level research MMT course. We have utilized our journals as an additional source of data (beyond, for example, end-of-course student evaluations) for course planning and delivery. In one case, one of us has turned her attention to the student learning aspect of the SOTL, inviting students after the course had been completed to engage in a collaborative process to explore connections between their own and each others' transformative learning processes in relation to teaching and research in the discipline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».