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Enregistrement W2802047000 · doi:10.7202/1050843ar

Action Research for Graduate Program Improvements: A Response to Curriculum Mapping and Review

2018· article· en· W2802047000 sur OpenAlexaffvenue
Michele Jacobsen, Sarah Elaine Eaton, Barb Brown, Marlon Simmons, Mairi McDermott

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumConceptualizationMedical educationAction researchAction (physics)PsychologyDegree programHigher educationFocus groupProgram Design LanguagePedagogySociologyPolitical scienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a global trend toward improving programs and student experiences in higher education through curriculum review and mapping of degree programs. This paper describes an action research approach to program improvement for a course-based MEd degree. The driver for continual program improvement came from actions and recommendations that arose from an institutionally mandated, year-long, faculty led curriculum review of professional graduate programs in education. Study findings reveal instructors’ perceptions about how they enacted the recommendations for program improvement, including (1) developing a visual conceptualization of the program; (2) improved connections between the courses; (3) articulation of coherence in goals and expectations for students and instructors; (4) an increased focus on action research; (5) increased ethics support and scaffolding for students; and (6) the fostering of communities of practice. Study findings highlight strengths of the current program and course designs, action items, and research needed for continual program improvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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