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Enregistrement W4401669815 · doi:10.5539/hes.v14n3p170

A Multiple Case Study of Teaching-Focused Professional Development Programs Offered at Three Different Types of US Institutions of Higher Education

2024· article· en· W4401669815 sur OpenAlexvenueno aff
Holly Fortener, Leilani Arthurs, Patrick Shabram, Pierre Lu, Chu‐Lin Cheng, Stephanie Plaza-Torres, Carly Flaagan

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésProfessional developmentHigher educationMathematics educationFaculty developmentPsychologyTeaching methodMedical educationPedagogyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching-focused professional development (PD) programs offered at institutions of higher education (IHEs) are uniquely positioned to be levers of change that improve the quality of undergraduate science, technology, engineering, and mathematics (STEM) education in ways that broaden participation in STEM education, workforce development, and career pathways in the United States (US). PD programs and their potential to transform undergraduate STEM education, however, are understudied. This multiple-case study compares suites of PD programs offered at three IHEs in the US: a community college, an emerging research institution, and a research-intensive university. Each suite of PD programs is characterized in terms of program structure, implementation, and potential to transform undergraduate STEM education. The presented results illustrate the existence of a wide range of ways in which PD programs are structured and implemented. A key finding is a suite of PD programs offered at these IHEs has greater potential to transform undergraduate STEM education when embedded in an institutional culture that highly prioritizes the teaching enterprise. Lastly, the results are synthesized into an innovative framework. The framework can be used as a tool to design, implement, and evaluate PD programs so they have greater potential to transform undergraduate STEM education in the US.

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 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)0,000
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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