Student voices from the classroom: Concluding reflections on cultivating an environment where learning deeply matters
Notice bibliographique
Résumé
The voices in this anthology thus far have largely omitted student stories about teaching and learning at McMaster. In response, this chapter is authored by current undergraduate and graduate students including recent alumni and teaching assistants who contributed to the student peer review team for the anthology, Where Learning Deeply Matters: Reflections on the Past, Present, and Future of Teaching at McMaster University. Our reflections in this concluding chapter—spanning issues of equity, diversity, and inclusion; student-instructor collaboration in online learning; accessibility; differential opportunities afforded to those in large enrolment programs; and integrating experiential learning into curriculum and program design—arise from personal student experiences but also amplify connections we felt with the themes discussed throughout the anthology. The urgency of our reflections, particularly as they come from underrepresented learners and teaching assistants, points towards the importance of respecting and listening to student voices. If taken into consideration, these perspectives, coupled with McMaster’s ongoing work to advance equity, diversity, and inclusion and to create an enriched culture to reflect its community, will undoubtedly guide the university towards cultivating an environment where “learning deeply matters.”
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».