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Enregistrement W2160205635 · doi:10.1177/1541344603259314

Transformative Learning in a faculty Professional development Context

2004· article· en· W2160205635 sur OpenAlexaffabout
Cheryl Whitelaw, Myrna Sears, Katy Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of Transformative Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningFaculty developmentContext (archaeology)General partnershipProfessional developmentPedagogyEducational technologyExperiential learningPsychologySociologyEngineering ethicsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers transformative learning within the context of the Partnership Program, an instructional development initiative of the Academic Technologies for Learning unit at the University of Alberta. This initiative focused on introducing faculty to technology-enhanced teaching and learning strategies and tools, developing educational resources through a collaborative instructional development process, promoting faculty use of educational technologies within the university, and supporting faculty to change their teaching practice through participation in an instructional development project. One question asked in this study was: Does the involvement of faculty members in an instructional development project facilitate a transformation in their teaching philosophy and practice? This article focuses on three themes that emerged from the study—alignment/misalignment of expectations with experience, change in attitudes toward technology-enhanced instruction, and change in pedagogical style—and how they may relate to the presence or lack of transformative learning experiences for faculty participating in instructional development projects.

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)0,016
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,023
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations59
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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