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Enregistrement W3117640119 · doi:10.22329/jtl.v14i1.6173

Integrating User-Centred Design Approaches for a Course Design Framework for Interdisciplinary Studies Teaching and Learning

2020· article· en· W3117640119 sur OpenAlexvenueno aff
Yasushi Akiyama, Sharon Woodill

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Adaptation (eye)Process (computing)Variety (cybernetics)StakeholderKnowledge managementPsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes the theoretical context for a course development framework to address the specific needs and challenges of teaching and learning in Interdisciplinary Studies (IDS). User-Centred design (UCD) principles are used for this development process. Traditional course development frameworks provide a helpful guide in terms of setting out the steps necessary for successful course development. While these steps will inform the course development framework being proposed here, several alterations will be made. The unique demands of teaching and learning in IDS require skill development necessary for doing advanced interdisciplinary work and eschews linearity. The key feature of this framework is the inclusion of intentional iterative phases throughout course delivery that will allow for adaptation based on the incorporation of feedback in a variety of forms: self, instructor, peer, stakeholder (e.g., from service-learning supervisors), and cognitive skills assessment tools. The adaptive nature of this framework should meet the demands of the growing area of IDS.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,148 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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