Gathering: Stories of scholarship of teaching and learning at McMaster University
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we gathered and synthesized deeply personal stories from established scholars at McMaster University and beyond on conducting scholarship of teaching and learning (SoTL). In the spirit of learning from one another’s individual experiences and motivations, we utilized collaborative autoethnography to connect the individual to the collective and knit together testimonials representing all six faculties. Specifically, we highlight how the concept of “gathering” can be accessed in several different ways to illustrate (a) how conversations drive curiosity and innovation, (b) how individuals from diverse backgrounds and expertise come together to collaborate and create new and emergent knowledge, and (c) how instructors can support one another to experiment, play, and take risks in a safe environment. We shine a light on how McMaster’s newly released teaching and learning strategy, “Partnered in Teaching and Learning: McMaster’s Teaching and Learning Strategy 2021–2026,” recognizes and promotes several principles and practices that SoTL practitioners at McMaster have been quietly undertaking for some time. Finally, these stories highlight recommendations and paths forward that will get us closer to our goal of achieving teaching excellence.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,023 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».