Inter-Institutional Collaboration for the Development of a Local Peer Observation Process to Enhance Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Local peer observation of teaching is considered an important mechanism for instructors to improve the quality and effectiveness of their teaching, but there is an absence of uniformity to establish a best practice for this process in veterinary curricula. The Regional Teaching Academy (RTA) of the Consortium of Western Colleges of Veterinary Medicine is comprised of educational advocates from five western veterinary colleges with a common goal of enhancing the quality and effectiveness of education in veterinary medical curricula. Members of the RTA recognized this deficit in best practices for local peer observation (LPO) and formed a working group called "Local Peer Observation of Teaching." The goal was to meet a critical need for the enhancement of individual teaching skills by using a scholarly approach to develop robust methods for peer observation of teaching. Two rubric-based instruments were developed: one for large-group/didactic settings, and the second for small-group/clinical settings. Each is accompanied by pre- and post-observation worksheets which are considered instrumental to success. Results of a qualitative survey of instrument users' experiences are shared. Both observers and observees view the experiential learning from faculty peer colleagues very positively and the meaningful feedback is appreciated and incorporated by observees. Suggestions for implementation of the peer observation process are discussed, considering strengths and challenges. The purpose of this article is to describe in depth, the development process and output of the efforts of the Local Peer Observation of Teaching working group as a potential best practice guideline for peer observation.
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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 | 0,145 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».