Collaborative Dyadic Autoethnography: A Meta-Reflection on Teaching Epistemology to Graduate Students
Notice bibliographique
Résumé
The teaching of epistemology to graduate students can be a daunting task because of its complex and evolutive nature. Yet, the development of an epistemological posture by graduate students is associated with higher rates of academic success. In this article, we share a reflection on our perspectives and experiences with teaching epistemology in two study programs at the Faculty of Education of a Canadian university. This object of inquiry is approached through a collaborative autoethnographic methodology involving us (the authors) in dyadic interviews. The authentic exchanges between Mariette (full professor teaching epistemology to doctoral students) and Catherine (former doctoral student teaching epistemology to master’s students) reveal similarities in pedagogical practices, but differing goals in knowledge transmission. Based on the transformative learning cycle, insights discovered in our capacity of teachers and researchers are discussed to illustrate individual and shared transformations. These insights forge links between the transformative autoethnography model and the teaching of epistemology. They also highlight the importance of context when teaching this subject and awareness of its personal and professional meanings. In particular, we remain sensitive to issues of justice and equity, considering that we are involved in the development of emerging scholars in a francophone minority context. In addition to contributing to the scientific literature related to teaching epistemology in higher education, we highlight the benefits of a collaborative autoethnography to study the object of inquiry and foster a dialog within the academic community to develop pedagogical practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».