Enhancing Development of Competencies by Means of Continuous Improvement Processes
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
Pressure is mounting for post-secondary institutions to demonstrate that their students have the skills needed for the workforce, particularly in professional programs. Common expectations among professional and regulatory bodies in information and communication technologies (ICT) include professional knowledge, understanding of systematic impacts and needs, problem solving, teamwork, technology resources, modelling and analysis, programming, and self-management. This article focuses on intentional development of ICT competencies in post-secondary education. The authors present a continuous improvement model for integrated curriculum design, with activities and assessments specifically selected to develop professional skills in the context of the discipline. The approach involves building common understandings, providing examples of effective teaching practices, using data for evaluation, and implementing high-impact strategies for attainment of competencies. Activities at Queen’s University that have been supported by the authors are presented as a case study. Criterion-based assessment of authentic disciplinary tasks is shown to be effective in detecting incremental improvement in competencies, and learning gains on standardized tests were significant and meaningful for problem solving, critical thinking, and communication. The use of standardized assessment has limitations, but feedback to departments enabled learning needs to be addressed. These examples are highlighted as part of a continuous improvement model to develop competencies by tailoring curriculum and learning strategies, assessing student achievement, and using the data to inform high-impact strategies for attainment of competencies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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