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Enregistrement W2615948840 · doi:10.18260/1-2--13252

Team Teaching Of Thermodynamics: Rapid Instructional Development In Young Academics

2020· article· en· W2615948840 sur OpenAlexaffabout
Suzanne M. Kresta, Alan C. Nelson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthusiasmSession (web analytics)Mathematics educationEnergy (signal processing)Higher educationPsychologyComputer scienceMedical educationPedagogyMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract NOTE: The first page of text has been automatically extracted and included below in lieu of an abstract Session 3675 Team Teaching of Thermodynamics: Rapid Instructional Development in Young Academics Alan E. Nelson and Suzanne M. Kresta University of Alberta Department of Chemical and Materials Engineering Edmonton, Alberta T6G 2G6 Canada Introduction A large undergraduate teaching service course is often viewed as a teaching ghetto, where young academics learn how to teach by doing without any substantial guidance or mentoring. New faculty are often assigned to such courses during the first term of appointment and are expected to perform in the classroom without having formal teaching training or education. These new faculty are immediately confronted with the many content based aspects of university education, including lecture preparation, development of assignments, and writing of examinations. However, the successful educator must devote a similar effort to developing effective and efficient teaching practices based on student learning styles, learning objectives, and cognitive levels appropriate to the level of the course. The time needed to recognize and address diverse student learning styles, be an effective communicator, develop classroom enthusiasm through active learning and effective interaction, and to be flexible in student learning outcomes is often lost to the more urgent need to develop the course content. Consequently, student evaluations of the new instructor’s effectiveness and overall course performance are often less than anticipated, and the initial enthusiasm and energy for undergraduate teaching are lost. In most instances, this is not the result of a lack of effort by the young academic, but rather the constraints of other professional expectations. The time demands placed on these young faculty typically exceed the number of hours in a day and they quickly search for areas to recoup time. With the expectation to “publish or perish” many reduce the effort placed on course development in order to develop their research programs. While many successful educators advocate spending no more than 2 hours preparing for each new lecture, inexperience with preparing a comprehensive lecture coupled with re-learning much of the material frequently means that new instructors exceed this recommended time allotment. The time required outside of the classroom to address student questions for a large service course further reduces the time Proceedings of the 2004 American Society for Engineering Education Annual Conference & Exposition Copyright © 2004, American Society for Engineering Education

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,011

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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