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Enregistrement W3091921298 · doi:10.20343/teachlearninqu.8.2.7

Between Culture and Curricula: Exploring Student and Faculty Experiences of Undergraduate Research and Inquiry

2020· article· en· W3091921298 sur OpenAlexaffabout
Andrew Perrella, Huyen Dam, Lynn Martin, John C. Maclachlan, Nancy Fenton

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUndergraduate researchNexus (standard)CurriculumDiversity (politics)PedagogyHigher educationFaculty developmentMedical educationPerceptionProfessional developmentSociologyPsychologyPolitical scienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Undergraduate research and inquiry is a growing movement within the teaching and learning nexus, with many institutions developing their practices within this culture of education. This study aimed to identify the perceptions and experiences surrounding undergraduate research and inquiry among students and faculty at McMaster University in Ontario, Canada; assess the extent of research and inquiry in the design of undergraduate courses; and explore the facilitators and obstacles educators encounter when attempting to implement this educational approach. Although differences exist in student and faculty definitions of undergraduate research and inquiry, we found two principal models that characterize its structure and delivery—the scaffold model and bookend model. A third, the abstract model, does not employ the practice of inquiry. Despite numerous benefits unique to undergraduate research and inquiry education identified by stakeholders, notable barriers (such as funding, faculty buy-in, limited student experience, and inherent competition) hinder its progress. Overall, we found a diversity of undergraduate research and inquiry practices across the university, operating within varying cultures and comfort levels, which suggests unequal access for student learners.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,527
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,011 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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