Graves, R. & Hyland, T. (Eds.). (2017). Writing assignments across university disciplines. Bloomington, IN: Trafford.
Notice bibliographique
Résumé
For the last three years, I have been part of a team of multi-disciplinary faculty that holds a weeklong workshop each semester for approximately twenty teachers. These teachers, migrating to our cozy space in the library from all corners of campus, have applied—they get paid a modest sum, which is not nothing—to attend our workshop in the hopes of improving their ability to integrate writing assignments into their courses. The workshops are part of a larger initiative, Improving Disciplinary Writing, which was borne out of a needs assessment from our regional assessment body. It is designed to bring together faculty, through workshops and grants, to think collectively about how writing gets taught and ought to be taught differently across and within disciplines. And what we see time and time again is that although each group of twenty teachers is new each semester, and although the ranks consistently vary from adjunct (sessional) to full professor, and although some work in musty chemistry buildings and some in obscure art buildings and some in sleek see-through engineering buildings, the disembodied echoes of frustrations and complaints and discovery and hope and solace from groups past get re-vocalized by groups present. As facilitators, we are not flustered by this fact; rather, we find our own solace in the connection and camaraderie through shared experience happening across disciplines and spaces on campus.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,032 |
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 ».