Analyzing Curriculum Mapping Data: Enhancing Student Learning through Curriculum Redesign
Notice bibliographique
Résumé
Curriculum mapping (CM) is “a process in which the learning outcomes, teaching and learning strategies, and assessment processes for each course in a program can be represented to create a summary of the learning plan for an entire program of study so that the relationships between the components of the program can be observed” (University of Calgary, 2013, p. 3). Rather than seeing individual courses in isolation, curriculum mapping provides an opportunity to visualize the curriculum as an integrated whole (Spencer et al., 2012). Analyzing the resulting data can lead to meaningful discussions about the curriculum, what is working well, and what changes might be implemented in a curriculum redesign to enhance student learning experiences (Sumsion & Goodfellow, 2004; Uchiyama & Radin, 2009). In this hands-on workshop participants will examine and analyze curriculum mapping data outputs in large and small groups. We will collaboratively interpret curriculum mapping data, identifying program strengths and opportunities for improvement, and explore various ways in which CM data can be presented. By the end of the session, participants should be able to: • Interpret data from three different curriculum maps used as examples in the session • Identify strengths and opportunities for improvement in a curriculum redesign of the example program • State the benefits and drawbacks of three different data representations of curriculum mapping data, given their particular context The session will be of interest to people who are involved in program-level curriculum review, redesign and/or renewal.
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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 | 0,022 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».