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Enregistrement W2911745529 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2018.3.6

Deconstructing the Notion of ePortfolio as a ‘High Impact Practice’: A Self-Study and Comparative Analysis

2018· article· en· W2911745529 sur OpenAlexaffvenue
Robin Mueller, Haboun Bair

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningNarrative inquiryDocumentationPedagogyNarrativeTeacher educationSociologyHumanitiesLibrary scienceArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0110,025
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,387 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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