Deconstructing the Notion of ePortfolio as a ‘High Impact Practice’: A Self-Study and Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ePortfolio has become a popular pedagogical tool on the higher educational landscape, often referred to as a “high impact practice” that has the potential to generate transformative learning experiences. After reflecting on our educational development consultations and undergraduate teaching practices with ePortfolio, we identified areas of resonance with, and misalignment between, research literature and our experiences with implementation. We have conducted a self-study to capture the narratives of our experiences, and engaged in a comparative analysis of these narratives alongside ePortfolio best practice literature. We provide a comprehensive literature review, an overview of our narratives, and a discussion about the inconsistencies arising from our comparison. We conclude by offering some recommendations for application and suggestions for further inquiry. L’ePortfolio est devenu un outil pédagogique populaire sur la scène de l’enseignement supérieur, on en parle souvent comme d’une « pratique à fort impact » qui a le potentiel de générer des expériences d’apprentissage transformateur. Après avoir examiné nos consultations en matière de développement éducationnel et de pratiques d’enseignement au niveau du premier cycle avec emploi d’un ePortfolio, nous avons identifié des zones de résonnance ainsi que des dissonances par rapport à la recherche publiée et à nos expériences de mise en oeuvre. Nous avons mené une auto-évaluation afin de saisir les descriptions de nos expériences ainsi qu’une analyse comparative de ces descriptions côte à côte avec la documentation publiée sur les meilleures pratiques en matière d’ePortfolio. Nous présentons un examen complet de la documentation publiée, une vue d’ensemble de nos descriptions et une discussion sur les contradictions qui découlent de notre comparaison. En conclusion, nous offrons quelques recommandations concernant la mise en application ainsi que des suggestions pour un complément d’examen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,026 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».