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Enregistrement W2977721856 · doi:10.4018/978-1-5225-9993-7.ch020

Agile Teams in Digital Media

2019· book-chapter· en· W2977721856 sur OpenAlexaff
Rachel Ralph, Patrick Parra Pennefather

Notice bibliographique

RevueAdvances in logistics, operations, and management science book series · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationAgile software developmentClosing (real estate)Knowledge managementEngineeringComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As we move towards the third decade of the 21st century, the development of emerging technologies continues to grow alongside innovative practices in digital media environments. This chapter presents a comparative case study of two teams (Team A and Team B) in a professional master's program during a 13-week, project-based course. Based on the role of documentation and the reflective practitioner, team blogs representing learner experiences of Agile practices were analyzed. This case study chapter focused on one blog post of a mid-term release retrospective. The results of this case study are framed around Derby and Larson's (2006) Agile retrospectives framework, including: set the stage, gather data, generating insights, deciding what to do, and closing the retrospective. The case study results suggest the need for public documentation of retrospectives and how this can be challenging with non-disclosure agreements. Also, the authors identify the importance of being a reflective practitioner. Future research on educational and professional practices needs to be explored.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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