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Enregistrement W2971980382 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2019.2.8174

Characterizing SoTL Across Canada

2019· article· en· W2971980382 sur OpenAlexaffvenueabout
Genevieve Newton, Janice Miller‐Young, Monica Sanago

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarship of Teaching and LearningDiversity (politics)ScholarshipScope (computer science)SociologyDisciplineMedical educationPsychologyPedagogyPolitical scienceTeaching methodSocial scienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SoTL Canada recently conducted a survey to gain insight into the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) activities of faculty and staff at institutions of higher education across Canada. Questions were guided by several principles, including: (a) identifying who is doing SoTL (such as personal, institutional, geographical and professional characteristics); (b) characterizing how SoTL is being conducted, supported, and disseminated (such as collaborations with peers and students, the number of active projects), and (c) differentiating the levels at which SoTL activities are occurring and funded. While we likely did not fully capture the work being done, our inquiry nonetheless provides important data related to the current nature and scope of SoTL in Canada. We noted that the people doing SoTL show a wide diversity of characteristics including appointments and disciplinary affiliations although a majority of respondents were female, and that collaborations with both colleagues and students were commonplace. SoTL continues to be conducted primarily at the classroom level, and approximately 65% of respondents have received funding, mostly from the institutional level. We also found an increased amount of activity compared to the last Canadian survey conducted in 2012, in particular by staff from Centres for Teaching and Learning. Survey participants reported discussing their SoTL findings with their colleagues more often than with their students. A number of areas of future research are identified.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0140,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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