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Enregistrement W3203559172 · doi:10.18870/hlrc.v11i2.1252

A Conceptual Continuous Improvement Framework to Examine the "Problems of Understanding" Applied Research

2021· article· en· W3203559172 sur OpenAlexaffabout
Silvie MacLean

Notice bibliographique

RevueHigher Learning Research Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensFanshawe CollegeWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptual frameworkSocial constructivismSociologyConstructivist teaching methodsThe Conceptual FrameworkPoliticsFace (sociological concept)Best practicePublic relationsKnowledge managementEngineering ethicsPedagogyPolitical scienceTeaching methodSocial scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Improving performance to meet strategic priorities, such as teaching balanced with increased applied research activities, has developed into a central, though contentious, discourse for faculty in Ontario colleges. The aim of this article is to analyze and better understand why faculty are not engaged in applied research practices. Method: This article draws from social cognition theory and a social constructivist perspective. The literature review examines the evolution of colleges in Ontario, including the political factors and symbolic artifacts that shape values and organizational practices. This study sought to explore how a conceptual continuous improvement (CI) framework might advance our understanding of the policy shifts between applied research discourses within Ontario colleges in Canada and barriers that faculty face to enact applied research practices. Results: Underpinned by a set of simple principles, including improving through communication, learning through collaboration, and changing through coordination, the conceptual CI processes and systematic method provide opportunities to bridge the different contexts and unveil the varied on-the-ground realities of faculty teaching and research tasks. Conclusions: The findings reveal developmental needs and adaptive institutional challenges related to applied research practice changes have been influenced by political, cultural, and socio-cognition contexts and tasks. Implication for Practice: The inventive conceptual CI framework provides a viable means to analyze the fragmented state of applied research practices across Ontario colleges, which may ignite conversations and inform decision-making as well as suggest approaches to change at other global postsecondary education institutions. The innovative conceptual CI framework analysis tool will be of interest to faculty, institutional leaders, faculty unions, and policymakers.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0060,054
Communication savante0,0160,015
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,657
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,086 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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