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Enregistrement W4387665384 · doi:10.15173/ijsap.v7i2.5416

Three models for embracing student expertise in the development of pedagogical partnership programs

2023· article· en· W4387665384 sur OpenAlexvenueno aff
Alison Cook‐Sather

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Students as Partners · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésGeneral partnershipDevelopment (topology)Mathematics educationEngineering ethicsSociologyComputer sciencePedagogyPolitical sciencePsychologyEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly a decade ago, two colleagues and I defined student-faculty (student-staff) pedagogical partnership as premised on the notion that students have expertise to contribute to processes of preparing for, reflecting on, and revising teaching and learning practices (Cook-Sather et al., 2014).This expertise is based in part on students' experiences as students.It is also informed by unique intersections of socio-cultural identities and lived experiences that students bring to educational contexts and analyses (Brown et al., 2020;Cook-Sather et al., 2021;Doktor et al., 2019;Matthews, 2017) and by students' engagement in sense-making about their identities and life experiences.As pedagogical partnership work expands around the globe, I am seeing undergraduate students at my own and other institutions develop another form of expertise: in pedagogical partnership work itself.I embarked on developing student-faculty pedagogical partnership work in 2006 at Bryn Mawr and Haverford Colleges, two liberal arts institutions in the mid-Atlantic region of the United States.With student, faculty, and staff collaborators and several generous grants from The Andrew W. Mellon Foundation, I co-created Students as Learners and Teachers (SaLT), the signature program of the Teaching and Learning Institute (TLI) in this bi-college consortium.Through SaLT, undergraduates take up semester-long, paid positions as pedagogical partners to faculty members.As pedagogical partners, these students are neither enrolled in nor necessarily have knowledge of the subject matter of the course on which they and their faculty partners focus.They conduct weekly classroom observations, meet weekly with their faculty partners, and meet weekly with me and other student partners to discuss how best to be in dialogue and collaboration with faculty partners.Hundreds of faculty and students have participated in the SaLT program, and options for participation have expanded beyond this basic model (for a list of other programs, visit the TLI's Programs and Opportunities page).Because of my decades of experience directing SaLT, I have been invited to support a wide range of colleges and universities around the world in developing partnership programs (see partial lists at TLI's Pedagogical Partnerships at Other Institutions page and Developing Pedagogical Partnerships).Since staffing budgets are always limited, I have begun in this consulting work to recommend hiring students-while they are undergraduates or soon after they graduate-into limited-term roles to conceptualize, facilitate, co-create, or otherwise support the development of pedagogical partnership programs.This approach not only acknowledges student expertise, it also builds institutional structures that affirm that

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0080,023
Communication savante0,0220,019
Science ouverte0,0050,032
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,303
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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