Information Literacy Beyond Librarians: A Data/Methods Triangulation Approach to Investigating Disciplinary IL Teaching Practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract
 Objective – While library literature contains many studies examining faculty perceptions of the value of librarian-led information literacy (IL)instruction, there is little evidence regarding IL instruction practices of disciplinary faculty independent of librarians. In a climate of uncertain budgets, increasing student enrollment, and increased conversation around the need for IL, media, and digital literacy skills, this study aimed to investigate a little-researched area of the IL instruction, learning, and development milieu.
 Methods – In collaboration with the institutional research office, a data and methods triangulation approach was used. A survey of disciplinary faculty was administered and disciplinary faculty focus groups were also conducted. Student outcomes and annual assessment reports, documents that describe teaching and assessment methods for courses across the university, were analyzed. Voyant, a text-mining tool, was also used to determine key phrases and terms related to IL in these documents.
 Results – Results revealed that disciplinary faculty highly value skills and understandings affiliated with IL competency. Faculty provide the majority of IL learning opportunities independent of librarians, although these learning opportunities are generally provided through implicit, rather than explicit, methods. Pedagogical methods that may enable explicit practices, such as the use of standards and competencies, are infrequently used.
 Conclusion – Evidence and findings from this study are being used to inform several initiatives to work with disciplinary faculty for IL instruction, including new services, resources, and instruction models to support IL development in students.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,919 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle