A Model to Build Capacity through a Multi-Program Curriculum Review Process
Notice bibliographique
Résumé
Curriculum reviews are becoming more prevalent in higher educational institutions as a means to address quality assurance and improve program offerings. However, the review process can be structured so that instructors experience professional learning benefits as they work with program-level learning outcomes, map their courses, and analyze curriculum data with their colleagues. This paper shares an approach that was used to conduct a 1-year, complex, multi-program curriculum review in a faculty’s graduate unit. This approach enhanced the instructors’ continuing growth and their ability to carry out a curriculum review. To illustrate the dynamic nature of the curriculum review process, a three-level and three-phase curriculum review model has been developed.Based on our experience when implementing the model with an array of instructional teams, we identified four key recommendations for practice that promoted a professional learning environment while implementing a multi-program curriculum review: (1) mentoring and distributed leadership, (2) standardizing flexible structures and processes, (3) customizing the process for deep inquiry, and (4) collaborating. Curriculum reviews are becoming more prevalent in higher educational institutions as a means to address quality assurance and improve program offerings.
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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 | 0,029 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».