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Enregistrement W4221075046 · doi:10.21125/inted.2022.1324

SUSTAINABLE SOLUTIONS FOR GLOBAL CO-CREATION AND COLLABORATION IN POST-PANDEMIC HIGHER EDUCATION

2022· article· en· W4221075046 sur OpenAlexaboutno aff
Okke Schlüter, Rana K. Latif

Notice bibliographique

RevueINTED proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCo-creationComputer scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Knowledge managementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This presentation examines models of international collaboration between Hochschule der Medien (Stuttgart, Germany) and The Creative School, Ryerson U (Toronto, Canada), identifying the elements that make it a successful best-practices partnership model that is sustainable in the post-pandemic higher education. This session will highlight the importance of global partnerships in the future workplace and explain how sustainable solutions like the Global Campus Studio model can increase the students’ employability in the future. The presenters will share their journey of fostering this transatlantic partnership and present specific strategies on sustainable transatlantic collaboration that has proven vital in response to COVID-19 global health pandemic and beyond.The global health pandemic has created an opportunity for higher education institutions to reinvision global learning and international collaboration. Institutions are tasked with finding innovative and sustainable solutions to enable students and faculty to access and engage in unique global learning opportunities in response to global changes and challenges in the post-pandemic era. Background: With COVID-19 limiting global mobility, Hochschule der Medien (HdM), working alongside strategic partners such as, The Creative School at Ryerson University, sought to reinvision global experiences, co-creation and collaboration. With access and inclusion as a core priority of their institution’s internationalization strategy, both institutions came together to rethink and enhance international learning opportunities for students and faculty through new sustainable models Virtual International Collaboration and Co-creation through the Global Campus Studio (GCS) model: Piloted in 2018, GCS is a virtual hub for creative international collaboration and co-creation, offering students the opportunity to collaborate with diverse international teams, using the connective affordances of contemporary digital technology. This for-credit course at Ryerson University runs concurrently with select international academic partners including HdM, where students from various interdisciplinary and international backgrounds collaborate on hands-on creative projects, ranging from immersive VR experiences, live events, media challenges, to board games and beyond. Students who complete the course gain valuable skills in creative development, media entrepreneurship, and design thinking, as well as develop cultural understanding, gain global leadership strategies, enhance knowledge of digital technologies and refine strategies for remote collaboration. Each year, over 100 students from around the world co-create and collaborate on a creative output centered around a global theme such as Food Insecurity and Climate Change. This past fall, The Creative School, HdM alongside two other academic partners (University of the Arts in London and Seoul Institute of the Arts) Reimagined the Creative Fields Post COVID-19. HdM and The Creative School worked on a challenge with an external partner from the media industry: Wiley & Sons, a global publisher with subsidiaries in Canada and Germany.Outline:- Re-Envisioning Global Collaboration through a 21st-Century Lense- Ideation to Implementation: Stages of Development- Reflection, Lessons Learned, & Anticipated Obstacles- The Future of Sustainable International Collaboration

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0200,013
Science ouverte0,0020,038
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,005

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
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