CREATING FACULTY BUY-IN: LEADERSHIP CHALLENGES IN IMPLEMENTING CEAB GRADUATE ATTRIBUTES
Notice bibliographique
Résumé
In 2009 the Canadian Engineering Accreditation Board (CEAB) announced its intention requiring all undergraduate engineering programs in Canada to utilize twelve graduate attributes for assessing the capacities of its students. In response, engineering faculties across the country have been experimenting with creating processes that incorporate these graduate attributes as a means to stimulate program improvement to achieve curricular and program innovation. Many of the support resources (like the inter-university collaboration EGAD, for example) have focused largely in three directions – definitional, programmatic and information management challenges faced by different engineering programs.Less attention has been given to identifying and addressing leadership challenges faced by faculty administrators in piloting curricular and programmatic changes such as the CEAB graduate attributes. We argue that these challenges result from fundamental features of university educational culture: faculty members place great value upon autonomy in their workplace, and likewise expect a high degree of intellectual independence in designing courses. The introduction of CEAB attributes, together with the mandated changes they will bring to course design, is perceived by faculty members as an external imposition. Such a perception we suggest introduces some scepticism in the faculty about its efficacy leading to a disengagement from the change process. Thorough attention to these cultural factors impacting on graduate attributes adoption is crucial to the implementation of successful curriculum development.Describing these challenges in detail, this paper will outline some pathways that can circumvent these impediments to curricular innovation.
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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 | 0,042 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».