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Enregistrement W3200594160 · doi:10.20343/teachlearninqu.9.2.9

From Assistants to Partners

2021· article· en· W3200594160 sur OpenAlexafffund
Jennifer Lock, Carol Johnson, Laurie Hill, Christopher Ostrowski, Luciano da Rosa dos Santos

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of MelbourneMount Royal UniversityQueen's UniversityUniversity of CambridgeSt Mary's University
Mots-clésGeneral partnershipScholarship of Teaching and LearningScholarshipGraduate studentsSociologyPedagogyMedical educationPolitical scienceTeaching methodTeaching and learning centerMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Student-faculty partnerships are a growing practice in scholarship of teaching & learning (SoTL) projects. They can foster greater student engagement in higher education and help advance teaching & learning experiences. For graduate students, in particular those pursuing academic careers, such partnerships can offer opportunities for development of their professional identities as emerging SoTL scholars. In this article, we expand upon previous theorizations of partnerships to include the unique attributes of graduate student partnerships, such as in terms of longer timeframes, increased complexity, and long-term goals. Drawing on a two-year SoTL study, we present a three-layer framework characterizing key attributes for a successful graduate student-faculty partnership: 1) individual attributes in a partnership, 2) collective attributes for a partnership, and 3) outcomes of a partnership. The framework is grounded in literature and illustrative examples from our experiences as graduate students and faculty members working together in partnership with a SoTL project. This framework offers a structured mechanism to inform, create, and enhance the capacity of student-faculty partnerships in SoTL research.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0010,019
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,006

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,331 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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