Discipline-based educational development: examples from four Canadian universities
Notice bibliographique
Résumé
"Discipline-based educational development", integrating the principles of teaching and learning with specific content knowledge of a discipline, is emerging as a complement to more traditional, centralized models of teaching support, bringing with it its own advantages and challenges. Partly, it is a question of belonging: it helps to be part of a team of people - possibly with a variety of specialties in areas like curriculum, pedagogy, educational technology - and operating from a centre offers this important support, but coming from a single unit across campus may make it harder to connect with those teaching in departments. Conversely, working in a department creates many opportunities to connect with faculty and students, but can be isolating as there is unlikely to be a team of any size at the department level doing similar work.\nThis panel discussion will explore four examples of discipline-based educational development at Canadian universities, highlighting successful initiatives and challenges faced by educators in implementing this approach. In one case, teaching is transforming via graduate student projects within specific courses, and the others have variations on teaching centre models with different levels of connections to departments - in one case with staff members embedded in departments. We will also be interested to learn of other models from those who attend the discussion. Overall, this panel discussion aims to raise awareness of the value of discipline-based education development in STEM education and to provide a platform for dialogue and collaboration among educators and educational developers in Canadian post-secondary institutions.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».