A Framework for Creating, Facilitating, and Sustaining an Online Community of Practice for Instructors in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Faculty learning communities have historically occurred in-person, on-cam-pus, within specific departments and disciplines. The global pandemic sparked a revolution in the way that higher education engaged with online learning, transforming our shared understanding of the potential of online spaces. The transition to emergency remote teaching also highlighted the importance of community and relationships for educators and students. Whereas we once engaged in conversations with colleagues in the hallways or walking between buildings, we were suddenly removed from the four walls that had instilled a sense of community. In this chapter, we present an innovative framework for an online faculty learning community for educators of large enrollment courses. The online community of practice (CoP) has resulted in interdisciplinary conversations, collaborations, and critiques that have advanced Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) across campus. As a result of participating in the CoP, members have expanded their mentorship and leadership by contributing to teaching development workshops, conference presentations, and knowledge mobilization on topics related to student engagement, communication, and assessment in large enrollment courses. While the primary goal of the CoP was to create connections between faculty members, we found that this approach to a faculty learning community increased access to and visibility of SoTL practices. We conclude by reflecting upon where we began and where we are going, specifically the transformative potential of an online community of practice to influence SoTL in higher education.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».