Professional development and recognition opportunities for learning development practitioners: international perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Learning Development (LD) practitioners have access to an expanding range of professional recognition and development opportunities (see Briggs, 2023). However, reports from members of the LD community highlight variations in the extent to which CPD engagement is facilitated and supported. Associated research that has sought to objectively establish trends pertaining to the factors that inhibit, or support engagement is limited. This 2024-25 ALDinHE funded international research study addressed this gap in knowledge through establishing the factors that impact on LD practitioner access to and engagement with professional development and recognition. To facilitate meaningful comparisons of LD practitioners a taxonomy of LD roles was also developed (as proposed by Briggs, 2025). In autumn 2024, an online questionnaire (comprising open and closed questions) was sent to Academic Language and Learning Development Practitioners. This was administered with support of the International Consortium of Academic Language and Learning Developers (ICALLD) membership and included UK (ALDinHE), Australia (AALL), New Zealand (ATLAANZ), Canada (LSAC) and South Africa. Responses were analysed through a mix of established qualitative and quantitative methods. In this session we shared our proposed thematic taxonomy of LD roles. We then presented results detailing the personal, institutional, national or international factors found to support or inhibit the professional development, recognition and promotion routes available to Academic Language and LD Practitioners. We invited attendees to discuss and share reflections on our findings.
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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 | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».