Technology Use in Designing Curriculum for Archivists: Utilizing Andragogical Approaches in Designing Digital Learning Environments for Archives Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Technology has a significant impact in archival institutions. The creation and need to preserve digital records require archivists to have the necessary training, and ongoing professional development. In addition, technology is embedded in many archival processes, making knowledge of technology use vital for archivists. While technology may be a challenge for archivists in terms of archival management, it also presents a useful means to support training and professional development. This paper is based on the experimental research conducted by the researchers, as instructors, in developing curriculum based on theories of andragogy for the purposes of developing intentional curriculum for professional development of archivists in digital learning environments. In this article, we will focus on the application of technology for the purposes of training archives professionals. We have explored archives training through the application of andragogy theory in online training through Louisiana State University and Mohawk College. In addition, we will review the literature relating to the use of technology to support both outreach and marketing to educate clients of archival institutions. Social media tools offer a broad means to engage clients, as these platforms already function as “community hubs for activity, featuring many users, regular updates, and active forum discussions” (Terras). The literature suggests that there is have been significant inroads in developing intentional curriculum for digital learning environments.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».