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Enregistrement W4281864606 · doi:10.20429/ijsotl.2022.160204

A Collaborative Self-Study: Reflections on Convening a SoTL Community of Practice

2022· article· en· W4281864606 sur OpenAlexaff
Rebecca Wilson-Mah, Jo Axe, Elizabeth Childs, Doug Hamilton, Sophia Palahicky

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarship of Teaching and LearningCommunity of practiceScholarshipDiversity (politics)Value (mathematics)PsychologyCollaborative learningSociologyPedagogyPolitical scienceComputer scienceTeaching method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communities of practice (CoPs) can provide opportunities for diverse and inclusive groups to convene, share, collaborate, and support others. Using a self-study research approach combined with a visual research method, this study explores both scholarly and practice-based insights to describe the anticipated attributes of a high functioning CoP for the support of collaborative engagement in Scholarship of Teaching and Learning (SoTL). The following nine emergent attributes are identified: 1) Structures; (2) Social environments; (3) Diversity; (4) Knowledge, learning and ideas; (5) Support; (6) Shared leadership; (7) Risk; (8) Results and impact; and (9) Growth over time. This study contributes to the growing body of knowledge related to the value of visual research methods in collaborative self-study. Moreover, the results of this self-study deepen understanding about the practice and role of convenors and organizers of a grass-roots, campus-wide SoTL CoP initiative.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,368 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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