The multiple dimensions of curriculum mapping: designing a comprehensive outcomes-based framework
Notice bibliographique
Résumé
In curriculum design processes, the principle of constructive alignment represents an effective tool for aligning curricula, pedagogy and assessments to make curriculum content explicit. Yet there remain gaps in the achievement of constructive alignment in higher education. Curriculum mapping processes attempt to map the vertical and horizontal alignment between modules and courses; however, as we argue in this article, there may be gaps in these processes such that full constructive alignment is not adequately achieved. In this article, we present a framework that identifies all connecting relationships between module and course learning outcomes as required for comprehensive constructive alignment. The framework serves to highlight where these gaps (or what we call fracture points) may occur that are not adequately addressed by curriculum mapping processes. The utility of this framework comes not only in offering insight into the contributory roles of learning outcomes and constructive alignment processes (and thus providing the opportunity to reflect and address disparities that may lead to curricular misalignment in higher education); it also provides more coherence in approaches to understanding the why of learning outcome design.
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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 | 0,115 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,035 |
| Communication savante | 0,017 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».