Exploring our Open Educational Practices in Support of Excellence in Graduate Education: A Collaborative Autoethnography
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the findings of our exploration of our open educational practices (OEP) with graduate students. As reflective practitioners, we used a self-study methodology and collaborative autoethnographic methods to interrogate our open approaches to teaching and supervision. We draw on our developing competencies to support the wisdom, critical thinking, resilience, and adaptability of our graduate students. The article extends preliminary findings about graduate education and open practices in relation to and emerging from earlier work (Ives et al., 2022), which committed us to further exploration of our practices. Using our definition of OEP which expands on the work of several open scholars, we report new findings from our in-depth collaborative analysis of data collected over two years. We found a gap in the literature examining the use of OEP with graduate students. Findings include OEP and their alignment with our values and competencies, as well as OEP within our teaching, course design, and graduate supervisory practices. We offer insights into the outcomes of our practices for students and ourselves, and ways we can improve.
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».