Content. While we go bigger and beyonder, who holds down the fort for us? A perspective on modeling curricula to promote maintenance and strategic enhancement.
Notice bibliographique
Résumé
As reflected by a growing consensus within the education community, content can only take our students so far (Deller et al., 2015). We now aim for discipline-specific as well discipline-independent higher order and transferable outcomes that promise to serve our students and scientific community bigger and better. While we renovate our courses and curricula to achieve these goals, how do we maintain curricular infrastructural integrity? How to implement these improvements in a manner that sustains curricular quality assurance, accountability, accessibility, and strategic spending?This session shares and reflects on a curricular modeling perspective that can hold down our curricular fort while we aim bigger and beyonder. It emphasizes international effort promoting the development of program-level learning outcomes (PLLOs) at the post secondary education level (Goff et al., 2015). It also extends the PLLO model to embrace discipline-specific and –independent higher order and transferable outcomes so that curricula can evolve nationally and internationally in a calculated and grounded manner.\nDeller, F., Brumwell , S., and MacFarlane, A. (2015). The Language of Learning Outcomes: Definitions and Assessments (Higher Education Quality Council of Ontario).\nGoff, L., Potter, M.K., Pierre, E., Carey, T., Gullage, A., Kustra, E., Lee, R., Lopes, V., Marshall, L., Martin, L., et al. (2015). Learning Outcomes Assessment: A practitioner's Handbook (Higher Education Quality Council of Ontario (HEQCO)).
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,008 |
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 ».