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Enregistrement W3192875634 · doi:10.21432/cjlt27943

Educational Technology Competency Framework: Defining a Community of Practice Across Canada

2021· article· en· W3192875634 sur OpenAlexaffvenueabout
Lyn K. Sonnenberg, Arif Onan, Douglas Archibald

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYDelphi methodContext (archaeology)Educational technologyHigher educationTechnology integrationKnowledge managementPedagogyEngineering ethicsSociologyPublic relationsPsychologyComputer scienceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-secondary institutions need clarity regarding what their educational technology teams can offer. Educational technology is not simply a hammer that can be quickly utilized, but rather an instrument that needs to be tuned for each unique learning context. Using a modified Delphi approach, we validated an educational technology framework that highlights the necessary capabilities, competencies, and example activities needed in higher education across Canada, which moves away from traditional roles and responsibilities. This framework captures the need for teams to educate, collaborate, design, develop, administer, and lead within their institutions. It also highlights the revealed desire and need to create broader communities of practice and collaborations between various institutions. Educational technology teams themselves, when functioning optimally, will not only transform the academic experience for learners and teaching faculty, but they will ultimately shape the direction of higher education’s teaching and learning.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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