MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2810070530 · doi:10.1187/cbe.17-12-0287

The Lecture Machine: A Cultural Evolutionary Model of Pedagogy in Higher Education

2018· article· en· W2810070530 sur OpenAlex
Daniel Z. Grunspan, Michelle A. Kline, Sara E. Brownell

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCBE—Life Sciences Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesArizona State UniversityJohn Templeton FoundationNational Science Foundation
Mots-clésLeverage (statistics)Cultural transmission in animalsExpeditingHigher educationSelection (genetic algorithm)Evolutionary theoryMathematics educationPedagogySociologyPsychologyComputer scienceEpistemologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefits of student-centered active-learning approaches are well established, but this evidence has not directly translated into instructors adopting these evidence-based methods in higher education. To date, promoting and sustaining pedagogical change through different initiatives has proven difficult, but research on pedagogical change is advancing. To this end, we examine pedagogical behaviors through a cultural evolutionary model that stresses the global nature of the issue, the generational time that change requires, and complications introduced by academic career trajectories. We first provide an introduction to cultural evolutionary theory before describing our model, which focuses on how cultural transmission processes and selection events at different career phases shape not only who teaches in higher education, but also how they choose to teach. We leverage our model to make suggestions for expediting change in higher education. This includes reforming pedagogy in departments that produce PhD students with the greatest chance of obtaining tenure-track positions.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,352 · 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