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Enregistrement W3012073698 · doi:10.20343/teachlearninqu.8.1.6

The 4M framework as analytic lens for SoTL’s impact: A study of seven scholars

2020· article· en· W3012073698 sur OpenAlexaff
Nicola Simmons

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarship of Teaching and LearningMacroScholarshipSociologyInstitutionMacro levelThrough-the-lens meteringPedagogyMathematics educationPsychologyLens (geology)Teaching methodComputer sciencePolitical scienceSocial scienceTeaching and learning centerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) encompasses research on postsecondary teaching and learning across all disciplines. Why do scholars engage in the study of teaching and learning? What supports and challenges do they encounter? What is the impact of SoTL? Using a micro-meso-macro-mega (4M) framework, I explore these questions in interviews with seven SoTL scholars from various disciplines in one institution. Primarily, this article provides a case study illustration of the use of the micro-meso-macro-mega framework to explore SoTL. In addition to exploring participants’ reflections vis-à-vis the four levels, I reflect on possible connections to motivation theory as a lens for themes arising from the participants’ accounts of supports and barriers and the impact of their SoTL work.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0140,028
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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