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Enregistrement W563079055 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2015.2.11

Deconstructive Misalignment: Archives, Events, and Humanities Approaches in Academic Development

2015· article· en· W563079055 sur OpenAlexaffvenue
Trevor Holmes, Kathryn Sutherland

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesESPACENousSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using poetry, role play, readers’ theatre, and creative manipulations of space through yarn and paper weaving, a workshop in 2008 challenged one of educational development’s more pervasive and least questioned notions (“constructive alignment” associated most often with the work of John Biggs). This paper describes the reasoning behind using humanities approaches specifically in this case and more generally in the Challenging Academic Development Collective’s work, as well as problematising the notions of “experiment” and “results” by unarchiving and re-archiving such a nonce-event. The critical stakes in using an anti-empirical method are broached, and readers are encouraged to experience their own version of the emergent truths of such approaches by drawing their own conclusions. En 2008, par le biais de la poésie, du jeu de rôles, du théâtre lu et de manipulations créatrices de l’espace avec de la laine et des tissages en papier, un atelier a mis au défi une des notions les plus généralisées et les moins remises en question du développement éducatif, l’alignement constructif, le plus souvent associé aux travaux de John Biggs. Cet article décrit le raisonnement qui se cache sous l’utilisation des approches des humanités tout spécialement dans ce cas et de manière plus générale dans les travaux du Collectif sur le développement académique stimulant. L’article traite également de la problématique sur les notions d’« expérience » et de « résultats » en désarchivant et en réarchivant une telle circonstance. Les enjeux principaux de l’utilisation de cette méthode anti-empirique sont abordés et les lecteurs sont encouragés à faire l’expérience de leur propre version des vérités qui émergent de telles approches en tirant leurs propres conclusions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,375
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,039 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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