Enhancing Development of Competencies by Means of Continuous Improvement Processes
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».