Building Community: Creating Faculty/Staff - Student Partnerships at a Canadian Applied Learning College
Notice bibliographique
Résumé
Building a community of integrity in educational institutions requires the support of all its members (Eaton, 2022). Inspired by Freeman et al. (2014) the students as partners (SaP) movement is one initiative toward building academic integrity community (as cited in Lancaster, 2022). The SaP practice seeks to “engage students and staff as collaborators on teaching and learning endeavours, establishing collegial working relationships based on reciprocity, mutual respect, shared responsibility, and complementary contributions” (Marquis, Black, & Healey, 2017, p. 720). Co-designing and co-facilitating in academic integrity endeavours has the immense potential to promote ownership, autonomy, engagement, and authenticity for learners, conditions that may lead to integrity violations when absent (Bretag et al., 2019). Cultivating partnerships among faculty/staff and students then is intended to prevent academic integrity breaches such as contract cheating (Lancaster, 2022) and other violation behaviours and through relationship building, may positively impact the sense of belonging, wellness, and equity for community members (McNeill, 2022). For institutions such as applied learning colleges the timeframe to engage learners in collaborations toward community building is noticeably short, ranging from 8 to 24 months, and programs are intense. In this poster presentation, learn how one Canadian applied learning college is forming faculty/staff-student partnerships to help build a community to support integrity in the classroom and beyond.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,061 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».