Making a Difference: Three Decades of Canada’s Only National Teaching Award
Notice bibliographique
Résumé
The 3M National Teaching Fellowship (3MNTF) has been part of the Canadian higher education landscape for the past 31 years and has grown to be a community of 328 fellows, with up to ten more being added each year. As part of the 30-year anniversary of the Fellowship, we initiated a study to understand its impacts on the higher education community by examining the effect that the Fellowship has had on individual winners, the influence that fellows have been able to exert in their institutions after being awarded the 3M Fellowship, and the influence that the 3M National Teaching Fellowship program has had nationally and internationally. To identify the various impacts of the 3MNTF, we conducted focus groups with the 2012 cohort, 3M retreat facilitators and coordinators, and the representative from 3M Canada, as well as the new fellows from the 2013 cohort. In 2014, we conducted two focus groups with senior university administrators and educational developers. In 2015, we developed and administered an online survey to faculty, administrators, educational developers, and students at a number of Canadian universities. We found that the 3M is one of the most recognizable teaching awards in Canada’s higher education landscape. The structure of the fellowship has helped to shape local and international teaching awards, while individual fellows often provide mentorship to future leaders in education.
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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 | 0,014 | 0,005 |
| 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 | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».