Educating in Uncertainty: Research on Teaching and Learning as a Horizon for Universities in the 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
The twenty-first-century university faces unprecedented complexity, uncertainty, and diversity, driven by social, technological, and cultural transformations that demand the preparation of professionals capable of addressing both global and local challenges. This article examines how the integration of research on teaching and learning can serve as a strategic axis for higher education institutions to respond to these challenges. Adopting a conceptual and analytical approach, this study synthesizes evidence from the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) and the Science of Learning to explore their complementary roles in shaping effective pedagogical practices. The findings indicate that research-informed teaching strengthens reflective competencies, promotes pedagogical innovation, and supports teachers’ professional development, while also informing curriculum design and fostering inclusive, adaptive, and collaborative learning environments. For students, this integration leads to deep and meaningful learning, fostering critical thinking, collaboration, and self-regulation skills. The significance of these results lies in the fact that aligning evidence-based teaching and learning strategies with institutional goals enables the university to operate as a dynamic ecosystem where research informs practice and learning, in turn enriching inquiry. This approach safeguards against misinformation and shallow learning, prepares graduates to navigate complex professional and social realities, and positions the university as a resilient and socially relevant model.
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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 | 0,075 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,008 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».