Humanities Pedagogy in a Pandemic Context: Maintaining High-impact Practices in Virtual Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
The arrival of the COVID-19 pandemic and its disruption of post-secondary education turned future planning for online courses into an immediate reality. Given the in-person limitations, courses centred on experiential learning (EL) opportunities were challenging to offer without their curricula undergoing extensive reconsideration. This article highlights how two Italian Studies courses at the University of Toronto (U of T) and University of Toronto Mississauga (UTM), known for their in-person EL opportunities and study abroad, were able to provide highly interactive, global learning spaces online through the deployment of digital technologies and inclusion of redesigned high-impact practices (HIPs). What emerged from these new virtual spaces and adjacent components (e.g. virtual lectures, tours, workshops, assessments) were models for the preservation of academic integrity, frequent peer-to-peer interaction, and innovative ways to put learners into direct contact with Italian culture. Drawing from these successes and from current scholarship in teaching and learning, the courses at the centre of this article – Modern Italian Culture (ITA358/9Y0, U of T) and Italian Culture through Food (ITA235H5, UTM) – are presented as case studies which champion the inclusion of digital learning tools, open access and virtual opportunities across humanities curricula, regardless of delivery mode.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».