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Enregistrement W2948231833 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2019.1.7995

Leadership for the Scholarship of Teaching and Learning: Understanding Bridges and Gaps in Practice

2019· article· en· W2948231833 sur OpenAlexaffvenue
Nicola Simmons, K. Lynn Taylor

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarship of Teaching and LearningScholarshipSociologyContext (archaeology)Value (mathematics)PedagogyPublic relationsPolitical scienceTeaching method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gap between the practice of individual academics based on the ideal of the SoTL—improving student learning—and the institutional infrastructure and leadership to support that work is an ongoing challenge to the development of the field (Hutchings, Huber, & Ciccone, 2011; Poole, Taylor, & Thompson, 2007; Simmons, forthcoming). To better understand how individuals in diverse roles contribute to the development of the SoTL in the context of their institutional cultures, this study examined how faculty, educational developers (EDs), and administrators enact SoTL leadership. A grounded theory approach (Leedy & Ormrod, 2001) guided the development of a survey that used closed and open-ended questions to invite respondents to share their personal conceptions and lived experiences of the SoTL. Drawing on the responses received (n=75), we identified ways faculty, educational developers, and administrators construe their SoTL leadership roles and how they can fulfill a vital role in facilitating leadership across and beyond their institutions to create critical social networks for SoTL work (Mårtensson, Roxå, & Olsson, 2012; Williams et al., 2013) and contribute to institutional cultures that support and value that work. The results reveal how gaps between the work of individual scholars and the cultures of their academic communities are being bridged through diverse leadership roles that cross multiple levels in their institutions and identify some of the gaps that remain.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0400,085
Communication savante0,0390,028
Science ouverte0,0060,028
Intégrité de la recherche0,0070,009
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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