Academic Primer Series: Key Papers About Teaching with Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To appeal to this current generation of learners, educators must embrace the use of technology. However, educators must balance newer, novel technologies with traditional methods to achieve the best learning outcomes. Therefore, we aimed to review several papers useful for faculty members wishing to incorporate technology into instructional design. METHODS: We identified a broad list of papers relevant to teaching and learning with technology within the online discussions of the Academic Life in Emergency Medicine (ALiEM) Faculty Incubator. This list was augmented with suggestions by a guest expert (BT) and an open call on Twitter (tagged with the #meded and #FOAMed hashtags) yielding 24 papers. We then conducted a modified three-round Delphi process within the authorship group, including junior and senior faculty members, to identify the most impactful papers. RESULTS: We pared the list of 24 papers to five that were most highly rated. Two were research papers and three were commentaries or editorials. The authorship group reviewed and summarized these papers with specific consideration to their value to junior educators and faculty developers. CONCLUSION: This is a key reading list for junior faculty members and faculty developers interested in teaching with technology. The commentary contextualizes the importance of these papers for medical educators, to optimize use of technology in their teaching or incorporate into faculty development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle