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Enregistrement W2587121433 · doi:10.1080/13562517.2017.1289510

Responding to the challenges of student-staff partnership: the reflections of participants at an international summer institute

2017· article· en· W2587121433 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Marquis, Christine Black, Mick Healey

Notice bibliographique

RevueTeaching in Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGeneral partnershipWork (physics)Focus groupPerceptionProfessional developmentPedagogyQualitative researchPublic relationsMedical educationFaculty developmentSociologyPolitical sciencePsychologyMedicineEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article contributes to the growing scholarly literature about students as partners in learning and teaching in higher education by describing an initiative designed to support partnership and a study investigating international staff and student perspectives. The initiative – an international summer institute – is a four-day, professional development experience that brought together students and staff from seven countries to learn about partnership and develop specific partnership projects. Participants in the institute were invited to contribute to a qualitative study exploring their experiences of students as partners work and their perceptions of the institute’s capacity to support it. Given that much existing research on this topic tends to be celebratory, we focus here on the challenges participants ascribed to student-staff partnership, and on the features of the summer institute they thought particularly useful in helping them to navigate these difficulties. Looking beyond the summer institute, we consider the implications of these findings for those looking to support partnership more broadly.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0360,023
Communication savante0,0160,009
Science ouverte0,0050,023
Intégrité de la recherche0,0090,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,387
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations80
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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