Notice bibliographique
Résumé
This paper has three objectives: (1) to examine the context in which faculty developers operate; (2) to review 25-year program of research for the findings that are most pertinent to teacher developers; and (3) to situate research into teacher development and consider the strategies that might persuade others to conduct research into teacher development in postsecondary education. The paper begins with an investigation of the structure of knowledge in university courses and moved through studies of the expectations of learning held by professors and students in selected disciplines. The results of the program of investigations over the years fall into three nested categories. At the most general level are findings about methods and lines of convergence across institutions and disciplines. At a more specific level is the examination of student learning and the comparisons between different types of student experience. Nested within these areas is the study of effects of differences in learning contexts. From this body of research, certain indicators of success for faculty developers have been derived. These are: (1) appropriate content in a course; (2) whether or not students have learned to think in a new way; and (3) the extent to which students incorporate their learning from courses into their other studies and their lives as scholars. A second set of indicators revolves around clear expectations for students and strategies for learning. A third set of indicators is needed to guide the research of faculty developers, and to explain instructional goals and methods and the extent to which they can be transferred. (Contains 2 tables, 2 figures and 29 references.) (SLD). Reproductions supplied by EDRS are the best that can be made from the original document. Indicators of success: From concepts to classrooms Janet G. Donald Centre for University Teaching and Learning McGill University 3700 McTavish Street Montreal Quebec Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».