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Enregistrement W6940543868 · doi:10.11575/prism/43332

Applying Felten's Principles of SoTL Practice to Transform Informal Learning Spaces for Indigenous Students

2022· other· en· W6940543868 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPhotovoiceGeneral partnershipInformal learningParticipatory action researchContext (archaeology)SituatedCitizen journalismIndigenous education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Felton’s (2013) Principles of good practice in SoTL were applied to a study with Indigenous students’ learning experiences in informal settings. The principles: Inquiry focused on student learning (P1); Grounded in context (P2); Methodologically sound (P3); Conducted in partnership with students (P4); and Going public (P5). P1: As a collaborative team of academic librarians and educators, we were curious “how do Indigenous students learn in informal spaces?” We set out to explore Indigenous undergraduate students’ experiences, preferences, and approaches to learning in informal spaces. P2: This SoTL inquiry was conducted at the University of Calgary, a research-intensive Canadian university, with a population of approximately 900 self-identified Indigenous students (2.7 % of the student population). Situated within our University’s Indigenous Strategy this commitment to transformation supports enhanced understanding of Indigenous students’ learning (Brown, 2019). P3: Methodologically sound: Participatory photography, including Photovoice and photo-elicitation methods, was selected as a research framework to explore with Indigenous students (Castleden et. al., 2008). As researchers and co-researchers, we learned together. Photovoice provided students the opportunity to actively engage by taking photos of spaces, documenting and reflecting on their learning and experiences. Photo-elicitation expanded on this with additional participants reflecting on how they learn in various spaces depicted in photos. P4: We intentionally recruited Indigenous students to be co-researchers and made this explicit (Cullinane & O'Sullivan, 2020). As partners we generated the research question, identified how we would work together, and planned the dissemination of our work. P5: The authors have presented at local, national, and international conferences, published two proceedings, and the open-access university platform. An e-book will be written and published by the researchers and student co-researchers. With the knowledge gained in this SoTL research we have data to implement the process of change at our university which advances the goals of the Indigenous strategy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0100,049
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0040,021
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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