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Enregistrement W2966839011 · doi:10.22329/jtl.v12i2.5526

Emergent Professional Learning Communities in Higher Education: Integrating Faculty Development, Educational Innovation, and Organizational Change at a Canadian College

2018· article· en· W2966839011 sur OpenAlexaffvenueabout
Julie Mooney

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional developmentContext (archaeology)NarrativeFaculty developmentPedagogyInstitutionLearning communityProfessional learning communitySociologyHigher educationNarrative inquiryMeaning (existential)PsychologyMedical educationPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Centres for teaching and learning at postsecondary educational institutions in Canada seek to serve the professional development needs of faculty members throughout the college or university. Recognizing the limits of conventional frameworks for faculty development, such as one-time workshops, pedagogical conferences, and lunchtime discussion sessions, this interpretive inquiry explores learning communities as an additional framework for serving faculty development and cross-institutional professional development needs. The study asks: what does it mean for faculty, educational developers, support staff, and administrators to participate in a learning community at a college in Canada? Data collected through individual inquiry conversations (semi-structured interviews) and research memos were used to develop narrative descriptions representing the participants’ respective experiences of a learning community in a large, urban college context in Canada. These narrative descriptions offer portraits of the meaning that learning community members made of their own experience, revealing that the learning communities served not only as sites for professional development, but also formed microcultures within the institution, which, over time, influenced educational (academic) and organizational (administrative) change, both in policy and in practice.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0400,029
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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