Development and Assessment of a Training Module on Intellectual Property Literacy
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes an online, asynchronous learning module on intellectual property (IP) awareness. The learning module described in this paper is the first of a planned set designed as online asynchronous learning activities to give students the foundational knowledge required to practice and develop associated skills to understand the IP landscape and identify and recognize potential new IP opportunities. The first learning module, titled “IP Literacy,” provides an introduction to IP topics including patents, trademarks, copyrights and creative commons, trade secrets, industrial design, and collaboration; and includes curated videos by experts, plus valuable additional tools and resources. The design of the first module was based upon input from capstone course instructors, students and alumni and has undergone a process of pilot-testing and revision. Based on this feedback, the IP Literacy module was designed in the summer/fall of 2021 and was tested with a small population of undergraduate students to refine the content. A pilot offering to one discipline of students took place in the fall 2021 term, before expanding to additional groups in winter 2022. Survey feedback collected from fall 2021 and winter 2022 pilot offerings of the module was generally positive, with the majority of students agreeing that they learned something, and that the module was relevant to their discipline. This paper will summarize this development and pilot-testing process and discuss the next steps for the project.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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.
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 ».