Educating Assessors: Preparing Librarians with Micro and Macro Skills
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – To examine the fit between libraries’ needs for evaluation skills, and library education and professional development opportunities. Many library position descriptions and many areas of library science education focus on professional skills and activities, such as delivering information literacy, designing programs, and managing resources. Only some positions, some parts of positions, and some areas of education specifically address assessment/evaluation skills. The growth of the Library Assessment Conference, the establishment of the ARL-ASSESS listserv, and other evidence indicates that assessment skills are increasingly important. Method – Four bodies of evidence were examined for the prevalence of assessment needs and assessment education: the American Library Association core competencies; job ads from large public and academic libraries; professional development courses and sessions offered by American Library Association (ALA) divisions and state library associations; and course requirements contained in ALA-accredited Masters of Library Science (MLS) programs. Results – While one-third of job postings made some mention of evaluation responsibilities, less than 10% of conference or continuing education offerings addressed assessment skills. In addition, management as a topic is a widespread requirement in MLS programs (78%), while research (58%) and assessment (15%) far less common. Conclusions – Overall, there seems to be more need for assessment/evaluation skills than there are structured offerings to educate people in developing those skills. In addition, roles are changing: some of the most professional-level activities of graduate-degreed librarians involve planning, education, and assessment. MLS students need to understand that these macro skills are essential to leadership, and current librarians need opportunities to add to their skill sets.
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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 | 0,026 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».