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Enregistrement W2058860086 · doi:10.1111/j.1468-2273.2008.00402.x

Disciplinary and Contextually Appropriate Approaches to Leadership of Teaching in Research‐Intensive Academic Departments in Higher Education

2008· article· en· W2058860086 sur OpenAlexaff
Graham Gibbs, Christopher K. Knapper, Sergio Piccinin

Notice bibliographique

RevueHigher Education Quarterly · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of OttawaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceContext (archaeology)DisciplinePedagogySociologyEducational leadershipLeadership studiesPsychologyLeadership styleEngineering ethicsPublic relationsPolitical scienceSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper reports aspects of an international study of leadership of teaching in 19 departments with outstanding teaching records in 11 research‐intensive universities. Leadership was found to take different forms in different discipline areas, in different organisational cultures, and in response to major problems affecting the department. While most of the heads conceived of leadership of teaching in similarly sophisticated ways, and there were other common themes across contexts, how these conceptions were evident in action to support and develop teaching was highly context‐dependent. To illustrate this point, two departments are contrasted in terms of leadership activities found most frequently across all 19 departments. It is clear from this comparison that teaching excellence was achieved in entirely different ways involving widely contrasting leadership behaviour. The paper argues that advice and guidance for heads of department on their leadership of teaching should pay careful attention to the context rather than make assumptions about the general applicability of leadership theory or advice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,769
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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