A Systems-Inspired Taxonomy of SoTL Research: Increasing the Accessibility and Visibility of this Heterogeneous Field
Notice bibliographique
Résumé
The scholarship of teaching and learning (SoTL) is a vast, multi-epistemic field which can be challenging for new and experienced scholars to navigate. This paper introduces a systems-inspired taxonomy of SoTL designed to enhance accessibility, visibility, and knowledge organization within the field. Drawing from an iterative and extensive process involving a literature review, thematic coding of published SoTL inquiries from eight different journals, and international community consultations, the resulting taxonomy in its current form has six trees or “dimensions.” These include who is being studied, what aspects of learning are investigated, how learning is supported, where and when studies take place, why students learn, and the inquiry approaches used. The taxonomy serves multiple purposes: providing researchers with a structured way to situate their work, guiding literature and scoping reviews, and improving the discoverability of SoTL studies through more deliberate keyword selection. By adopting a systems-thinking perspective, this taxonomy balances structure with flexibility, offering a navigational tool rather than a rigid classification scheme. It is intended to be descriptive, rather than prescriptive, and should be regularly updated through ongoing community input and engagement in order to ensure it remains reflective of emerging research and practice in the field.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,016 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».