Empowering Educators through SoTL: Insights and Innovations from Real-Time Audience Engagement
Notice bibliographique
Résumé
This is an invited article based on a HERDSA keynote address, which was presented at the 2024 conference held in Adelaide, 8-11 July. The data set underpinning this article has been published separately in this issue of the ASRHE journal (Schönwetter, 2025; https://doi.org/10.59197/asrhe.v6i1.13515). Abstract The Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) is a conceptualisation of the teaching role in higher education that can transform academic understanding and practices by incorporating research as integral to teaching - an evidence-based and theoretically informed approach to teaching. Moreover, SoTL involves the systematic study of teaching and learning processes with a singular goal: improving educational practices and, most importantly, enhancing student outcomes. It is a form of research that holds transformative power, not only in how we teach but in how we elevate student learning to its fullest potential. This study explored the perceptions of academics related to SoTL and what supports would empower uptake and advocacy of SoTL. This was accomplished by engaging HERDSA keynote attendees through real-time audience polling. Guided by a participatory action research (PAR) approach, data were gathered in an online format (Mentimeter) from 263 participants during the keynote, responding to 10 questions related to SoTL, institutional challenges, and future action. This study highlights key areas where educators seek clarity and offers insights on how HERDSA can support its membership by addressing SoTL barriers, enhancing collaborative networks, and fostering continuous professional development. The implications of these findings extend to HERDSA’s potential role in shaping the future of SoTL practices and empowering its members to advocate for SoTL within their institutions.
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 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 | 0,032 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».