Editorial: Collaboration in higher education: Partnering with students, colleagues and external stakeholders
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.
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to this Special Issue of the Journal of University Teaching and Learning Practice (JUTLP). This editorial provides an overview of Collaboration in Higher Education. Humans are social, inter-dependent beings, needing to be and communicate with each other. Being with other people provides an opportunity to grow and develop, creating a sense of self and identity. Together we construct, structure and restructure the stories that build the larger narratives of who we are, what we do and how we live, act and behave as people, professionals and larger communities. It is through our collaborations that we come together, and construct meaning and ourselves. As Higher Education continues to exclude and sideline, as it constrains and removes spaces and places for collaboration between service staff, faculty and students within institutions, between institutions, and with other stakeholders, there is a need to rediscover the power of collaboration. The articles included, build on practical experience, research data, personal and collective reflections, to outline how the contributors have navigated this tension to create spaces of voice and hope. Presented are case studies that are boundary crossing: across disciplinary boundaries; cross-institution collaboration; cross-boundary working; pedagogical co-creation and the re-conceptualising of learning; and students as partners, co-researchers and co-authors. Together they showcase refreshed notions of collegiality and collaboration in Higher Education that support new and more nuanced, and dynamic models of co-creation. We hope the Special Issue helps seed an ecology of collaborative practice for social justice – a more humane academia.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle