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Enregistrement W2496276066 · doi:10.4018/978-1-4666-3661-3.ch001

Perceptions and Approaches to Teaching of Award-Winning Teachers at Research Intensive Universities Internationally

2013· book-chapter· en· W2496276066 sur OpenAlexaff
Diane Salter

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordancePromotion (chess)Nexus (standard)Class (philosophy)Mathematics educationQuality (philosophy)PerceptionTeaching methodPsychologyPedagogyEngineeringComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides an overview of a research project conducted with award-winning teachers at research-intensive universities to investigate a number of areas including approaches to teaching and learning and the use of technology in teaching, as well as views on staff development to enhance teaching quality and the recognition of teaching in promotion and tenure. In an analysis of data, the predominant approach taken by the award-winning teachers in this study was an approach that has been described as a conceptual change/student-focused approach to teaching versus an information transmission/teacher-focused approach. The former approach is consistent with students taking a deeper approach to learning. It was also found that the use of technology in teaching in this group of award-winning teachers extended beyond content delivery to provide opportunities for active pre, post, and in class learning. Examples of how technology affordances were used is provided. In addition, their views and suggestions on staff development programs and the research/teaching nexus are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,124 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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