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Enregistrement W4389314147 · doi:10.5206/cjsotlrcacea.2023.2.11122

A Qualitative Examination of Science Faculty Members’ Perceptions of Interdisciplinary Curriculum Development and Refinement

2023· article· en· W4389314147 sur OpenAlexaffvenueabout
Laura Chittle, Erika Kustra, Chris Houser

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumCurriculum developmentFaculty developmentPerceptionQualitative researchHigher educationPedagogyMedical educationEngineering ethicsSociologyProfessional developmentPsychologyMedicinePolitical scienceEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years there has been a movement towards offering interdisciplinary curricula within higher education. While there are numerous benefits associated with interdisciplinary learning, the disciplinarily focused structure and culture of higher education can constrain interdisciplinary activities, and the challenges associated with developing this type of learning experience have been less researched. Given that faculty are key figures in organizational change and curriculum development, this study sought to understand faculty members’ perspectives on interdisciplinary curriculum development and refinement, including their perceptions of what constitutes an interdisciplinary program, the value associated with interdisciplinarity, and the challenges they have experienced developing and/or refining interdisciplinary programs. Faculty members from the Faculty of Science at a mid-sized university in the province of Ontario, Canada were interviewed, and these data were subjected to a content analysis. Faculty perceived interdisciplinary academic programs as including a collection of courses that offer a combination of knowledge from different disciplines; however, only a few participants identified the integration of knowledge from different areas of study as key to interdisciplinarity. Participants perceived that interdisciplinary learning was important for students to develop diverse, but not necessarily integrated, skillsets. Challenges related to interdisciplinary curriculum development and refinement included navigating institutional structures and collaborating with other academic units. Suggestions for navigating interdisciplinary curriculum development are discussed.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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