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Enregistrement W4387524632 · doi:10.18162/ritpu-2023-v20n2-07

Moving Forward After COVID-19: New Directions for Teaching and Course Design in Higher Education

2023· article· en· W4387524632 sur OpenAlexaffvenueabout
Nadia Naffi, Ann-Louise Davidson, Laura R. Winer, Brian Beatty, Aline Germain‐Rutherford, Rula L. Diab, Teresa Focarile, Danny Rukavina, David Hornsby, Shantell Strickland-Davis, Saouma BouJaoude, Stéphanie Côté, Geneviève Raîche-Savoie, Jean‐François Racine, Louis Camara, Nathalie Duponsel, Valentine Kropf

Notice bibliographique

RevueRevue internationale des technologies en pédagogie universitaire · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensUniversité TÉLUQCarleton UniversityMcGill UniversityConcordia UniversityUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Course (navigation)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakMathematics educationComputer sciencePsychologyVirologyMedicineEngineeringAerospace engineeringInternal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study identifies course design practices and evaluation strategies that promote high-quality, equitable, and inclusive education in hybrid or online modalities, and that consider student wellbeing and mental health, for the post-pandemic era. Our data set consisted of an integrative literature review, interviews with instructors, and focus groups with teaching and learning centre representatives from five countries: Canada, the United States, the United Kingdom, France, and Lebanon. The study informs instructors' professional development, recommends concrete course design elements that promote equitable education, and shares innovative pedagogical practices for digital contexts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,285 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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