From Effective Teaching Practice to Engineering Education Research: Where are the Gaps, and How Can the Gaps Be Bridged?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & CONTEXT Within the engineering education communities, there appears to be a wide gap between teaching practice and engineering education research (EER), particularly exhibited in the distinct research-practice divide in the knowledge production processes. PURPOSE OR GOAL The purpose of this paper is to use a sample of published papers on teaching practice to illustrate how the gap between effective teaching practice and EER may be bridged. APPROACH OR METHODOLOGY We first draw upon three conceptual frameworks or models for Scholarship of Teaching and Learning for insights. Then we examine a sample of 54 papers on teaching practice published in 2024 by Advances in Engineering Education, the European Journal of Engineering Education, and the International Journal of Engineering Education. In our analysis, we marked down the data collection methods in those example papers, and annotated the research designs they employed, using methodological terminologies as per research design literature. OUTCOMES Our review shows that most of the studies in the example papers used one-group pre-experimental research designs, which exhibit a lower level of methodological rigour but present less ethical challenge in implementation than quasi-experimental and experimental designs. We have identified three strategies for engineering educators to turn their teaching practices into research papers: utilizing various research designs, applying various genres to academic writing, and embracing diversity and rigour in studies on teaching practice. CONCLUSIONS This paper will help empower academics in engineering to conduct research on teaching practice, thus enhancing the research capacities of the EER communities.
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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 | 0,109 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,030 |
| Communication savante | 0,044 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| 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 ».