for understanding impact Authors:
Notice bibliographique
Résumé
The 30-hour Course Design and Teaching Workshop (CDTW) has been offered to professors for over ten years at one Canadian university and more recently has become an annual offering at two others. The intensive workshop provides professors with an opportunity to discuss and reflect on their teaching with colleagues, and initiate changes to enhance the quality of student learning. Formal follow up groups are being conducted this year for the first time at all three universities to provide continued collegial support as faculty implement the changes they designed in the workshop. We have sought to evaluate the impact of these activities through a number of studies that examine what participating professors learned and the impact of what they learned on teaching and student learning. First, we began by considering changes in professor thinking about teaching and learning before and after the workshop. Moving closer to evaluating the impact on teaching, we have also considered how professors apply what they learn in the workshop to plans for teaching and how they report implementing these plans. Thirdly, we have moved even closer to linking professor learning to students by documenting the actual implementation of teaching plans and student perceptions and feedback about this. In this paper, we discuss four studies, specifically chosen because they are directly linked to student learning either by way of intentions reported by the professor or by data collected from students. Rationale and Format of the CDTW and Follow-up groups The Course Design and Teaching Workshop (CDTW) and the follow up groups were initially designed to address questions such as the following resulting from our practice as faculty developers and from our reading of the literature: Why do short topical workshops on teaching methods not seem to lead to the changes in teaching—specifically learning-oriented teaching—that we seek to promote?
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».