Engaging Staff in Curriculum Change: Reflections from an Accounting Ethics Initiative
Notice bibliographique
Résumé
This paper identifies the challenges associated with engaging staff in curriculum change, using the context of systematic inclusion of ethics in the accounting curriculum of a major Australian metropolitan university, and offers some suggestions as to how these challenges might be overcome. We characterize the inclusion of ethics in the accounting curriculum as ‘pluri-disciplinary’ following the typology of Davies and Devlin (2007) and draw on 22 interviews with accounting academics to examine curriculum change in a pluri-disciplinary context. We find that key staff concerns are the impact on broader accounting discourse, assignment of teaching responsibilities, curriculum content, and identification of who is ultimately responsible for the curriculum change. The responses indicate that staff would like to be equipped to confidently deliver ethics content and to have material relevant to a technically-focused student cohort. One means of achieving this might be to involve ethics experts in developing and delivering foundational material early in the curriculum and having accounting staff teach applications of this material in the latter stages. Our observations might also be of interest to those seeking to embed other ‘soft’ skills (such as communication, critical thinking and sustainability) within a technical curriculum.
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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 | 0,039 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».