MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165120731 · doi:10.4018/978-1-7998-6944-3.ch007

Collaboration for Social Justice and Faculty Development Through Online Course Design

2021· book-chapter· en· W3165120731 sur OpenAlexaffabout
Margaret Olson, Joanne Tompkins, Greg Hadley, Fran Hurley, Janean Marshall, Judy Connor, Laura-Lee Kearns, Robert Upshaw

Notice bibliographique

RevueAdvances in educational technologies and instructional design book series · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipNarrativeDiversity (politics)Face (sociological concept)PedagogySocial justiceMedical educationPsychologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter, eight Canadian teacher-educators describe how they collaboratively transformed a face-to-face Master of Education course focused on education for social justice into an online summer course. Each of the eight instructors wrote a short narrative of their experience, and these were woven together to show examples of how this collaborative endeavor worked. Themes emerging from their writing included support through team meetings, faculty development and mentorship through shared resources, support through individuals' diversity of experience, support through building community, transitioning from face-to-face to online learning, and the importance of support from a pedagogically-informed technological support team. Reasons why this collaboration worked are discussed in the conclusion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in educational technologies and instructional design book seriesMême sujetHigher Education Practises and EngagementTravaux en français237 207