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Enregistrement W2134301658 · doi:10.22329/celt.v7i1.3947

Educational Leadership in Teaching Excellence: The University of Guelph EnLITE Program

2014· article· en· W2134301658 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrea C. Buchholz, Janet Wolstenholme

Notice bibliographique

RevueCollected Essays on Learning and Teaching · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceTeaching and learning centerAction researchScholarshipScholarship of Teaching and LearningHigher educationPedagogyPsychologyTeaching methodFaculty developmentPromotion (chess)Action planMathematics educationMedical educationProfessional developmentPolitical scienceManagementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational Leadership in TeachingExcellence (EnLITE) is a one-year program (Sept to Aug) at the University ofGuelph. It is designed to engage mid-careerfaculty in the theory, practice and scholarship of teaching and learning, andto establish and support a faculty community of practice which providesmentorship and leadership in teaching and learning in higher education. Divided into two subprograms, faculty participantsenrolled in EnLITE I critically examine and discuss scholarly topics onteaching and learning and in their own disciplines; collaborate with a teachingmentor; engage in classroom observation and peer feedback; and demonstratecommitment to continual improvement through completion of an individual programlearning plan, critically reflective teaching practice, and creation of anelectronic teaching dossier (ePortfolio). Participants meet twice monthly, in the larger cohort and in smaller groupscalled “Action Learning Sets.” Those wishing to engage in pedagogicalresearch may concurrently or subsequently enrol in EnLITE II, also a one-yearprogram. Participants in EnLITE II develop, implement and disseminate researchon teaching and learning in higher education, and are expected to demonstratehow results of their research inform their teaching practice. Participants meetmonthly in Action Learning Sets. Eachparticipant in EnLITE I and II embarks upon a process unique to theirindividual goals and objectives. The expectedtime commitment for each program is approximately 5 hours per week. Participants’progress is evaluated on a pass/fail basis against their own individual learningplan, and program outcomes. We see commitment to teaching and learning as beingrewarded both in the classroom from students, as well as faculty satisfaction andincreasingly, in tenure and promotion decisions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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