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Enregistrement W3134939774 · doi:10.20343/teachlearninqu.9.1.12

What Price Excellence in Learning and Teaching? Exploring the Costs and Benefits for Diverse Academic Staff Studying for a GCHE Supporting the SoTL

2021· article· en· W3134939774 sur OpenAlexaboutno aff
Alison Owens, Angela Daddow, Georgia Clarkson, Duncan David Nulty

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceScholarshipContext (archaeology)Higher educationInstitutionQuality (philosophy)SociologyCertificateScholarship of Teaching and LearningLearning developmentPedagogyPublic relationsMedical educationPolitical scienceTeaching and learning centerTeaching methodMedicineSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the wake of policy, technology, and ideological disruptions in Western higher education, it is in universities’ interests to improve the quality of their learning and teaching to meet changed expectations. In some countries, particularly anglophone countries such as Australia, Canada, New Zealand, and the United Kingdom, the medium for this improvement is often professional development of academic staff provided through a Graduate Certificate in Higher Education (GCHE). This paper presents mixed methods research conducted at an Australian University. It addresses the questions of how a GCHE contributes to teaching quality and the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) from the perspective of course participants and their educators in the context of a university wide strategy to promote a culture of excellence in learning and teaching. Data and analysis indicate significant benefits to academic staff, their students, and the host institution from completion of a GCHE. However, tensions around academic workloads, compulsion, and some contradictions in espoused educational values and managerialist impositions emerge in these advancements. The educators in the GCHE (academic developers) were sometimes caught in the crossfire. Their reflections on this experience are included in the data and analysis.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, 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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0120,000
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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