The Changing Landscape of Graduate Teaching Certificate Programs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In a 2014 paper, Kenny, Watson, and Watton analyzed 13 Canadian universities offering graduate teaching certificate programs. This research used the Kenny et al. (2014) framework to provide an update, addressing the following research questions. First, has there since been an increase in the number of graduate teaching certificate programs at Canadian universities? Second, how do the common features of these programs compare to those identified by Kenny et al. (2014)? Third, how responsive are programs to recent trends in graduate teaching development? Key features within program administration, outcomes, structure, assessment, and recognition were examined, as were some current trends in post-secondary teaching. Program-related information was collected from the institutional websites of Canadian universities and verified by program key contacts. Since 2014, there has been a considerable increase in the number of graduate teaching certificate programs, both within and across institutions (from 13 programs at 13 institutions in 2014 to 36 programs at 25 institutions in 2019). This may be impacting how programs are structured and assessed. On the one hand, there appears to be movement towards reducing barriers to access programming, yet this growth may coincide with less resource-intensive program components and assessments. The responsiveness of programming to recent trends in program administration, programming content, and recognition varied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».