Forming an academic program review learning community: description of a conceptual model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Higher education institutions are required to evaluate program quality through cyclical program review processes. Despite often being considered the “gold standard” of academic review, there persists dissatisfaction with the lack of integration of program review findings into other planning processes, such as budgeting, assessment and strategic planning. As a result, the notion of program review action plans “collecting dust on the shelf” is so ubiquitous that the concept is normalized as an expected outcome. The purpose of this paper is to describe a conceptual model whereby teams of faculty members receive education and training from quality assurance practitioners and educational developers, access to institutional resources, opportunities for cross-departmental collaborations and collective advocacy to increase the capacity of faculty members to implement improvement goals resulting from program reviews. Design/methodology/approach The authors theorize that a professional learning community is a meaningful approach to program review and present a conceptual model – the Academic Program Review Learning Community (PRLC) – as an antidote to hierarchical, fragmented, compliance-oriented processes. The authors suggest that the PRLC offers a reliable institutional framework for learning through formalized structures and nested support services, including peer learning and external coaching, which can enhance the catalytic capacity of reviews. Findings The authors argue that postsecondary institutions should create formal structures for incorporating learning communities because, without a reliable infrastructure for collective learning, decision-making may be fragmented oridiosyncratic because of shifting demands, priorities or disconnected faculty. Originality/value A learning community model for program review fits well with a new way to think about program review because faculty are most engaged when they feel ownership over the process. Furthermore, few models exist for conducting program review; as a result, chairs and academics often struggle to conduct reviews without a coherent framework to draw upon.
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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 | 0,028 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,026 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».