Good Teachers, Scholarly Teachers and Teachers Engaged in Scholarship of Teaching and Learning: A Case Study from McMaster University, Hamilton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper defines and operationalizes definitions of good teaching, scholarly teaching and the scholarship of teaching and learning in order to measure characteristics of these definitions amongst undergraduate instructors at McMaster University. A total of 2496 instructors, including all part-time instructors, were surveyed in 2007. A total of 339 surveys were returned. Indices of good teaching, scholarly teaching and scholarship of teaching and learning were developed. The data illustrated a strong correlation between good teaching and scholarly teaching and between scholarly teaching and scholarship of teaching and learning. The perceived value placed upon teaching varied across the different Faculties. New instructors and those engaged in scholarly teaching and scholarship of teaching and learning perceived teaching to be more valued than their peers.\nLe présent article définit et opérationnalise les définitions d’enseignement efficace[1], d’enseignement érudit[2] et de la publication sur l'enseignement supérieur[3] afin de mesurer les caractéristiques de ces définitions chez les enseignants de premier cycle de l’Université McMaster. Au total, 2 496 enseignants, y compris tous ceux qui travaillent à temps partiel, ont été sondés en 2007 et 339 questionnaires ont été retournés. Les chercheurs ont élaboré des indices d’un bon enseignement, d’un très bon enseignement et d’un excellent enseignement. Les données illustrent une forte corrélation entre un bon enseignement et un très bon enseignement, de même qu’entre un très bon enseignement et un excellent enseignement. La valeur perçue accordée à l’enseignement variait selon les différentes facultés. Les nouveaux enseignants pratiquant un très bon enseignement et un excellent enseignement trouvaient l’enseignement plus utile que leurs pairs.\n[1] good teaching, [2] scholarly teaching, [3] scholarship of teaching and learning
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».