Re-Imagining Higher Education: Time, Learning, and Risk
Notice bibliographique
Résumé
This article recommends institutional changes to higher education related to time, learning, and risk that would better serve the contemporary student population and increase opportunities for life-long and interdisciplinary learning. To begin, the changing demographic of university students will be outlined, along with suggestions about how traditional institutional arrangements are no longer conducive to optimal learning environments. Next, a review of the history of the academic year will be provided, that will show a snapshot of post-secondary academic calendars in Canada. Relatedly, a discussion of the potential drawbacks and benefits to accelerated courses will be deliberated, as well as the role of risk in terms of how this shapes students’ course selection. Finally, an example of a pilot program at McMaster University, a large research-intensive university in Ontario, Canada, which is specifically designed to account for the pitfalls outlined above, will be discussed. Taken together, it will be argued that having full-course offerings on a year-round basis, providing various options for course lengths, and adjusting evaluations to reduce students’ conceptions of ‘risk’ will better adapt institutes of higher education for the twenty-first century.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| 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 | 0,007 | 0,041 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».