Improving Learner-Driven Teaching Practices through Reflective Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – Reflective assessment is an effective method of teacher evaluation, serving as an approach for assessing teaching practices, generating insights, and connecting with colleagues, ultimately supporting meaningful transformation of teaching practice. In this paper, three librarians model a reflective assessment approach in evaluating and improving their experiences implementing learner-driven teaching practices in credit-bearing courses in topics related to library and information studies. Methods – Following a model of reflective assessment, we asked ourselves how our practice can better support learner-driven teaching practices, thus assessing and improving our own teaching and improving students’ learning experiences. Our process involved five steps: cohere around shared viewpoints, identify teaching practices for reflection, conduct reflection, discuss and analyze reflections to produce insights, and apply insights to improve teaching. Results – We reflect on five different learner-driven teaching practices: co-creative syllabus design, learner-defined personal learning goals, soliciting and responding to learner feedback, interdisciplinary discussions and exercises, and self-evaluation. We discuss improvements and refinements that we implemented in response to our reflective assessment, including more frequent checking in with students; more clarity regarding self-evaluation and grading; one-on-one meetings with all students; allowing students to negotiate, discuss, and determine assignment deadlines and dates; more flexibility with students’ work products; and increased pedagogical transparency. As a further result, our reflective process models an approachable framework for engaging in reflective assessment. Conclusion – This paper presents a model for reflective assessment of teaching in an academic library. We present a discussion of learner-driven teaching practices, and we offer a practical pathway for other teachers and practitioners to assess their teaching. We find that reflective assessment is an effective and insightful approach for understanding and improving learner-driven teaching practices.
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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 | 0,083 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».