Examining EdD Dissertations in Practice: The Carnegie Project on the Education Doctorate
Notice bibliographique
Résumé
In 2007, 25 colleges and schools of education (Phase I) came together under the aegis of the Carnegie Project on the Education Doctorate (CPED) to transform doctoral education for education practitioners. A challenging aspect of the reform of the educational doctorate is the role and design of the dissertation or Dissertation in Practice. In response to consortium concerns, members of the CPED Dissertation in Practice Awards Committee conducted this action research study to examine the format and design of Dissertations in Practice submitted by (re) designed programs. Data were gathered with an online survey, interviews, analyses of 25 Dissertations in Practice submitted in 2013 to the Committee. Results indicated few changes occurred in the final product, despite evidence of change in the Dissertation in Practice process. Findings contribute to debates about the distinctive nature of EdDs (and of professional doctorates generally) as distinct from PhDs, and how about the key criteria for demonstrating “new knowledge to solve significant problems of practice” are demonstrated through the dissertation submission.
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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 | 0,225 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,024 |
| Communication savante | 0,021 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».