Designing the Value of Pedagogical Innovations
Notice bibliographique
Résumé
Despite an increasing pressure to publish, management scholars do find the time to innovate so as to deliver relevant content to students in the best conditions, leading to the development of new and exciting pedagogical innovations. As more and more publications present experiential exercises as a specific type of pedagogical innovation, the question of whether these new exercises will be adopted by others remains open – in particular when they require significant resources and/or outcomes are unsure. Indeed, the innovation literature argues that the relative adoption of innovations reflects their perceived value. In the context of experiential exercises, this suggests that it is important to design the value of the innovation in terms perceivable by management scholars. In this paper, we conduct a systematic literature review of articles introducing new management-related experiential exercises published between 2008 and 2019, in an effort to investigate the most commonly used methods through which creators of new experiential exercises assess the effectiveness of their innovations. Drawing on the concept of value proposition from the innovation literature, we posit that the type of evidence required to provide a compelling case for the adoption of new exercises may in fact depend on the degree to which they represent high or low stake endeavors to users. We then build upon this argument by illustrating how a mixed methods collection strategy may be particularly useful for articulating the value proposition of exercises perceived as reflecting “higher stakes”.
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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 | 0,057 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».