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Enregistrement W4396983525 · doi:10.69520/jipe.v4i1.118

Pandemic as a Catalyst For More Inclusive Pedagogy in Field-Based Disciplines

2022· article· en· W4396983525 sur OpenAlex
Joanna Hodge, Sara Slater, Amanda Robinson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of innovation in polytechnic education. · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensFleming College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicField (mathematics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid switch to alternative modes of delivery at the onset of the Covid pandemic in 2020 left Ontario college faculty scrambling to engage students and provide experiential learning opportunities to satisfy course and vocational learning outcomes. This paper presents case studies from Fleming College that illustrate the ways in which curriculum developed for remote, emergency delivery was situated within the framework of Universal Design for Learning (UDL). Using case studies from Fleming College, we demonstrate that efforts to embrace the culturally responsive and inclusive pedagogy that UDL models during the pandemic will remain relevant after the Covid-19 pandemic has subsided. What follows is a description and analysis of the pedagogical strategies and technology-enhanced techniques employed by Fleming faculty to adapt their curriculum and teaching practice to meet the needs of variant learners by incorporating the guidelines of UDL, including multiple means of engagement, representation, and action and expression (Wakefield, 2018). We suggest that these examples from the pandemic supported alternative learning and can continue to do so in ways that enrich the educational culture in Ontario’s post-secondary system.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,341 · 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