Sustaining a Collegewide Teaching Academy as a Community: 10 Years of Experience With the Master Teacher Program at the University of Tennessee College of Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
On the basis of strategic initiatives and an evolving focus on educational program enhancement, faculty and staff members designed a structured program to provide leadership and resources for improving instruction and disseminating educational scholarship in a veterinary college. The University of Tennessee College of Veterinary Medicine Master Teacher Program was conceptualized in the teaching academy model as a forum for professional development and dialogue. A small leadership team worked with other faculty to develop the program proposal, including its mission, vision, values, and initial goals. Programming includes monthly meetings to discuss a range of policy, theoretical, and practical topics, as well as periodic workshops focused on current strategic initiatives or hot topics. Ten years later, the program continues to successfully connect educators and have an impact on the college and profession. Attendance has grown steadily; feedback has been positive. Participants rate the program's overall value highly, particularly its impact on their teaching, the opportunity to stay current in educational topics, and the opportunity to learn from colleagues. Discussions within the program have provided valuable input for college policy and practices. Keys to sustained success have included a historical culture emphasizing the teaching mission, alignment with college goals, consistency in leadership and programming, periodic revisions and rebranding, and attention to new faculty and staff needs. This article describes the development, growth, and perceived impact of the program and emphasizes lessons learned and actions taken to sustain its success without additional personnel and at minimal cost.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».