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Enregistrement W4405365838 · doi:10.3138/cjpe-2023-0027

A Conversational Approach to Learning About Learning: Embedded Indigenous Evaluation and Communities of Practice

2023· article· en· W4405365838 sur OpenAlexaffvenue
Gladys Rowe, Heather Burke, Jerilyn Ducharme, Susan Glynn-Morris, Chris Denby

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensYukon UniversityUniversity of ManitobaSaskatchewan Health AuthorityVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousComputer sciencePsychologyMathematics educationSociologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of Indigenous and decolonial evaluation, who is doing the work matters, the way that we do this work matters, and how stories of this work is shared matters. Based on their experiences as Learning Facilitators, the authors share their insights and questions about how learning might be supported through an embedded learning approach. A conversational approach used to share these learnings is congruent with the ways of working that the authors have established as important within their Community of Practice. Two key areas are addressed. First, we share experiences engaging in a EleV Learning Facilitators Community of Practice including the potential value and opportunity that a Community of Practice can offer when working within an Indigenous evaluation and learning framework. Second, we share experiences, insights, learning, and questions about the role, purpose, and opportunities in embedding Learning Facilitators in initiatives that focus on systems change.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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