Sustainable decision making for emerging educational technologies in libraries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this article is to discuss approaches to sustainable decision-making for integrating emerging educational technologies in library instruction while supporting evidence-based practice (EBP). Design/methodology/approach – This article highlights recent trends in emerging educational technologies and EBP and details a model for supporting evidence informed decision-making. This viewpoint article draws on an analysis of recent literature, as well as experience from professional practice. Findings – Authors discuss the need for sustainable decision-making that addresses a perceived lack of evidence surrounding emerging technologies, a dilemma that many library educators and practitioner-researchers will have faced in their own library instruction. To support the evidence-informed selection and integration of emerging educational technologies, a two-pronged model is presented, beginning with an articulation of pedagogical aims, alignment of technological affordances to these aims and support of this alignment via hard evidence available in the research literature, as well as soft evidence found in the environmental scan. Originality/value – This article provides an outline and synthesis of key issues of relevance to library practitioners working within a challenging and ever-changing landscape of technologies available for learning and instruction. The proposed approach aims to create a sustainable model for addressing problems of evidence and will benefit academic librarians considering emerging educational technologies in their own pedagogy, as well as those who support the pedagogy of others.
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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 | 0,091 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,034 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».