Action Research for Graduate Program Improvements: A Response to Curriculum Mapping and Review
Notice bibliographique
Résumé
There is a global trend toward improving programs and student experiences in higher education through curriculum review and mapping of degree programs. This paper describes an action research approach to program improvement for a course-based MEd degree. The driver for continual program improvement came from actions and recommendations that arose from an institutionally mandated, year-long, faculty led curriculum review of professional graduate programs in education. Study findings reveal instructors’ perceptions about how they enacted the recommendations for program improvement, including (1) developing a visual conceptualization of the program; (2) improved connections between the courses; (3) articulation of coherence in goals and expectations for students and instructors; (4) an increased focus on action research; (5) increased ethics support and scaffolding for students; and (6) the fostering of communities of practice. Study findings highlight strengths of the current program and course designs, action items, and research needed for continual program improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,453 | 0,640 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,022 |
| Communication savante | 0,023 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».