Educational Leadership Supporting Faculty-Motivated Professional Development in Teaching and Experiential Learning
Notice bibliographique
Résumé
Teaching is one of the primary responsibilities of most university faculty members. Yet, pedagogical training and professional development in teaching and experiential learning are not employment requirements for most Ontario university faculty. This incongruence impacts faculty’s sense of self-efficacy, ability to protect their academic freedom, and their ability to design pedagogically informed curriculum. Additionally, it can negatively impact student outcomes while influencing institutional reputations and funding. In response, recommendations to address this problem of practice (PoP) must acknowledge the faculty prerogatives of autonomy, self-governance, and academic freedom. For that reason, this Organizational Improvement Plan (OIP) evaluates and proposes educational leadership approaches to promote faculty-motivated professional development at an anonymized institution designated as The Ontario University (OntU). What strategies might further promote the uptake of faculty-driven pedagogical training? With an emphasis on a collaborative, constructivist approach, this OIP recommends distributed and transformational leadership strategies to accommodate the autonomous prerogatives of faculty members and which align with both administrative and collegial governance structures. In addition to using a constructivist framework, the conceptual frameworks of self-determination and learning culture theories are used to evaluate ethical approaches to the PoP and develop recommendations. Ultimately, the goal of this OIP is to inspire and enact meaningful, transformational change at OntU that increases the number of faculty who choose to engage in pedagogical professional development and the realization of its far-reaching benefits to a variety of stakeholders.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».