Re-framing writing (support): centring audience and purpose in a community nursing course
Notice bibliographique
Résumé
This presentation examined the collaboration between our Learning Development team and a community nursing course. It began with the question; “Are our demands of students concerning paraphrasing and referencing reasonable?” The assignment was a formal report on a semester-long group project where students partnered with a community agency. The coordinators worried that students (and lecturers) were over emphasising referencing and the technicalities of paraphrasing, to the detriment of engagement with the community nursing process itself. Our LD team eventually realized that the problem was not one of expectations, but rather a genre-audience mismatch. Although the assignment was called a report, the emphasis on integrating scholarly sources made it more like an academic essay, and the tone and length of the report limited its practical use by most partner agencies. Over time, by emphasizing genre, audience and purpose, we have contributed to a gradual loosening of the hold on the original report format. Last year, we provided feedback on a range of digital deliverables, including infographics, videos, and mind maps, each one designed to meet the specific partner agency’s needs. Our model of providing feedback on the report during one-hour in-person meetings has also evolved into a flexible combination of synchronous and asynchronous collaboration with students. We continue to guide students towards thoughtful, transparent source use, but the conversations around referencing and paraphrasing are now more holistic. In this presentation, we’ll share how our discipline-external perspective has supported meaningful student learning about authentic (and impactful) writing for different contexts.
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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 | 0,020 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».