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Enregistrement W3184012846 · doi:10.26522/brocked.v30i2.866

Experiencing the shift: How postsecondary contract and continuing faculty moved to online course delivery

2021· article· en· W3184012846 sur OpenAlexaffvenue
Patricia Danyluk, Amy Burns

Notice bibliographique

RevueBrock Education Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoticeTimelineMedical educationDistance educationParadigm shiftWork (physics)PsychologyOnline coursePedagogyEngineeringPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shift to online learning that occurred in March of 2020, created an unprecedented period of intense work for faculty and sessional instructors at the post-secondary level. This shift necessitated courses be adapted under short timelines, new technology be integrated into course design and teaching strategies and assessment methods be adapted for an online environment (Van Nuland et al., 2020). This study examines how sessional instructors, referred to in this chapter as contract faculty, and continuing full-time faculty members delivering the same online courses experienced this shift. While the demands of a continuing faculty position call for balancing of teaching, research and service responsibilities, contract instructors have their own unique stressors (Karram Stephenson et al., 2020). Contract faculty lack job security, are paid by the course and often receive their teaching assignments with short notice. By examining their perspectives on delivering the same courses online, we learn that the shift to online teaching resulted in additional work in order to adapt courses to the online environment, with faculty describing the challenges of balancing the additional work with other responsibilities of their position. Concerns of participants focused on a perceived inability to develop relationships with students in an online environment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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