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Enregistrement W3036368291 · doi:10.24908/pceea.vi0.14145

EMBEDDING LIBRARIANS IN ENGINEERING PROGRAMS: THREE CASE STUDIES WITH ENGINEERING STUDENTS

2020· article· en· W3036368291 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rachel Figueiredo, Helen Power, Kate Mercer, Matthew Borland

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesConcordia UniversityMcGill University
Mots-clésEmbeddednessOrder (exchange)Work (physics)Computer scienceService (business)Library scienceSociologyKnowledge managementBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the information landscape becomes increasingly complex, librarians must adapt accordingly. With information so readily available, students overestimate their research skills and lack awareness of how the library can help. However, librarians’ academic training makes them ideal resources to support students’ complex information needs - whether students know it or not. In this paper, we argue that embedded librarianship is the solution to this disconnect between librarian and user. Specifically, this paper provides case studies at two Canadian universities of librarians approaching embedded librarianship from different directions. At the University of Waterloo, two engineering librarians worked toward an embedded model of librarianship where this was not yet an established model in the Faculty of Engineering. At the University of Saskatchewan, a librarian was hired with the intention of the new position being embedded, without a formal structure or precedent for this within the College of Engineering. The term “embedded librarian” describes a service model where an academic librarian participates in an academic course or program on a continuing basis in order to understand the learning objectives and determine which resources best support them. In order to “do this, the librarian has to be familiar with the work and understand the domain and goals. Doing this, the librarian becomes an invaluable member of the team” [1]. The variables associated with embeddedness include location, funding, management and supervision, and participation [1]. To this end, the authors explore how each of these variables contribute to the success of moving towards this embedded model: how moving out of the library influences overall connection, how they acquired funding to grow a new collection, how management supports the overall goal, and how sustained participation in the program grows new opportunities. At both universities, librarians have seen most success embedding in programs with a strong emphasis on integrated STEM education where the focus is on providing real-world context with the aim of graduating well-rounded engineers [2]. The authors will discuss how programmatic learning outcomes and trends in integrated and interdisciplinary education have allowed them to stretch beyond the traditional boundaries of academic librarianship to demonstrate value to the Engineering departments in new ways. This paper reports on the experiences, advantages, and lessons learned in moving toward this model, and provides concrete examples for adapting these concepts to programs at other institutions. Through an intrinsic case study [3] the authors aim to understand how librarians’ embeddedness can adapt and change to support student learning in different contexts. This session is targeted towards practicing engineering librarians and engineering faculty members and educators. Attendees will leave the session with ideas on how to stimulate new partnerships between their library and Engineering programs.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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