Editorial: Collaboration in higher education: Partnering with students, colleagues and external stakeholders
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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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,013 |
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 ».