How Experienced SoTL Researchers Develop the Credibility of Their Work
Notice bibliographique
Résumé
Teaching and learning research in higher education, often referred to as the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL), is still relatively novel in many academic contexts compared to the mainstay of disciplinary research. One indication of this is the challenges those who engage in SoTL report in terms of how this work is valued or considered credible amongst disciplinary colleagues and in the face of institutional policies and practices. This paper moves beyond the literature that describes these specific challenges to investigate how 23 experienced SoTL researchers from five different countries understood the notion of credibility in relationship to their SoTL research and how they went about developing credibility for their work. Semi-structured interviews were facilitated and analyzed using inductive analysis. Findings indicate that notions of credibility encompassed putting SoTL research into action and building capacity and community around research findings, as well as gaining external validation through traditional indicators such as publishing. SoTL researchers reported a variety of strategies and approaches they were using, both formal and informal, to develop credibility for their work. The direct focus of this paper on credibility of SoTL work as perceived by experienced SoTL researchers, and how they go about developing credibility, is a distinct contribution to the discussions about the valuing of SoTL work.
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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 | 0,091 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,026 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».