Notice bibliographique
Résumé
In the fall of 2023, I embarked on a transformative journey that transcended the traditional boundaries of instructorship.As one of the instructors of a massive STEM course, I found myself not merely imparting knowledge but actively collaborating with two student partners, Kelsey and Samuel, to enhance the learning experience for both current and future students.Involving Kelsey and Samuel in a structured collaboration was key for me to ensure student voices are heard in our course decisions.While end-of-semester evaluations provide valuable feedback, they can be biased and limited to a particular point in time.This student-instructor partnership approach complements course surveys by providing more profound and immediate insights.Our focus centered on the course's recitation component-the bridge between theoretical concepts discussed in lectures and real-world problem-solving.Our journey unfolded on two distinct fronts.First, my collaboration with Kelsey led us to explore the dynamics of inperson group work, a new landscape for this course.We observed and analyzed how students engaged with one another and exchanged ideas, as well as the supportive environment that facilitated these interactions.The insights we gained informed our strategies for fostering effective collaboration.Second, Samuel and I addressed the intricate landscape of artificial intelligence (AI) policies.As AI becomes increasingly integrated into education, responsible usage is paramount.Together, we explored methods for introducing students to AI responsibly while highlighting its inherent limitations.Our joint efforts revealed the profound potential inherent in faculty-student partnerships.We brought diverse perspectives and expertise to the table, transcending hierarchical roles.Our initial insecurities gave way to empowerment, transforming concerns into shared purposes.Reflecting on this journey, I recognize that it doesn't belong solely to me as an instructor.It belongs to all who dare to learn together-the chorus of voices shaping transformative education.Thus, this reflective essay considers the insights of Kelsey, Samuel, and myself (Beatriz).Looking to the future, I wholeheartedly embrace the opportunities for collaboration between students and instructors, recognizing that diverse perspectives from both parties are essential for enhancing learning experiences, even in the most crowded classrooms.What follows is a reflection on our partnership from the perspectives of each of us involved.First, we set the stage by describing the setting of the partnership, and second, we share each of our
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».