Apoyar el desarrollo profesional continuo del personal académico a través del intercambio de experiencias
Notice bibliographique
Résumé
Aquest article exposa un experiment a petita escala sobre una estratègia dissenyada per recolzar l�intercanvi d�experiències acadèmiques en una universitat d�educació a distància. Dos petits grups independents compostos per personal acadèmic (un grup amb quatre professors i un altre amb cinc dissenyadors de continguts educatius, tots dos amb empleats amb i sense experiència) es van oferir voluntaris per reunir-se periòdicament durant un període d�un any per elaborar un mapa de coneixements col·lectius que representés una part dels seus coneixements professionals. Aquesta eina i activitat de tutoria entre companys de treball va establir un context d�aprenentatge en el qual es va potenciar que els participants exterioritzessin i compartissin alguns coneixements tàcits desenvolupats per mitjà de la pràctica professional, a més de determinats coneixements organitzatius explícits encara que de vegades ambigus. Les dades analitzades fins al moment inclouen l�enregistrament de les entrevistes realitzades a cada participant abans i després de l�experiment, l�enregistrament de les conclusions al final de cada reunió i el mapa de coneixements elaborat per cada grup. Els resultats suggereixen que combinar les tutories de grup amb la modelització de coneixements col·laboratius és una estratègia prometedora per a promoure l�adquisició d�experiències professionals i per tant per a donar suport al desenvolupament professional del personal acadèmic a les universitats. Aquesta estratègia pot definir-se com una activitat d�aprenentatge intencional però no formal que s�adequa a les conceptualitzacions d�aprenentatge al lloc de treball alhora com a procés d�intercanvi de coneixements i procés de creació de coneixements.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».