MarylandOnline's inter-institutional project to train higher education adjunct faculty to teach online
Bibliographic record
Abstract
This article reports on an inter-institutional project to design, develop, pilot, and evaluate a state-wide online training course for higher education adjunct faculty who are preparing to teach their first online course. We begin with a brief literature review to contextualize the stated problem the project sought to address: the need for quality, accessible training for online adjunct faculty. We then give background information to describe the environment in which the project was situated before detailing the process of designing and piloting the first iteration of the Certificate for Online Adjunct Teaching (COAT) course. Using a mixed-methods approach (surveys and reflection journals), data were collected from the adjunct faculty who took the COAT course, the COAT instructor, and the COAT design This article reports on an inter-institutional project to design, develop, pilot, and evaluate a state-wide online training course for higher education adjunct faculty who are preparing to teach their first online course. We begin with a brief literature review to contextualize the stated problem the project sought to address: the need for quality, accessible training for online adjunct faculty. We then give background information to describe the environment in which the project was situated before detailing the process of designing and piloting the first iteration of the Certificate for Online Adjunct Teaching (COAT) course. Using a mixed-methods approach (surveys and reflection journals), data were collected from the adjunct faculty who took the COAT course, the COAT instructor, and the COAT design team. The results indicate that the pilot COAT course did meet the perceived needs and expectations of the course participants. We finish by discussing our plans for the next phase of this project. <!-- Top iFrame --> <!-- Bottom iFrame --> // <![CDATA[ var LEO_HIGHLIGHTS_INFINITE_LOOP_COUNT = 300; var LEO_HIGHLIGHTS_MAX_HIGHLIGHTS = 50; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_ID = "leoHighlights_top_iframe"; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_ID = "leoHighlights_bottom_iframe"; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_DIV_ID = "leoHighlights_iframe_modal_div_container"; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOTAL_COLLAPSED_WIDTH = 520; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOTAL_COLLAPSED_HEIGHT = 391; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOTAL_EXPANDED_WIDTH = 520; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOTAL_EXPANDED_HEIGHT = 665; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_POS_X = 0; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_POS_Y = 0; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_WIDTH = 520; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_HEIGHT = 294; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_POS_X = 96; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_POS_Y = 294; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_COLLAPSED_WIDTH = 425; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_COLLAPSED_HEIGHT = 97; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_EXPANDED_WIDTH = 425; var LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_EXPANDED_HEIGHT = 371; var LEO_HIGHLIGHTS_SHOW_DELAY_MS = 300; var LEO_HIGHLIGHTS_HIDE_DELAY_MS = 750; var LEO_HIGHLIGHTS_SHOW_DELAY_NO_UNDER_MS = 850; var LEO_HIGHLIGHTS_BACKGROUND_STYLE_DEFAULT = "transparent none repeat scroll 0% 0%"; var LEO_HIGHLIGHTS_BACKGROUND_STYLE_HOVER = "rgb(245, 245, 0) none repeat scroll 0% 0%"; var LEO_HIGHLIGHTS_ROVER_TAG = "711-36858-13496-14"; createInlineScriptElement("var%20LEO_HIGHLIGHTS_DEBUG%20%3D%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20false%3B%0Avar%20LEO_HIGHLIGHTS_DEBUG_POS%20%3D%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20false%3B%0A%20%20%20%0Avar%20_leoHighlightsPrevElem%20%3D%20null%3B%0Avar%20_leoHighlightsSnoozed%20%3D%20false%3B%0A%0A/**%0A%20*%20Checks%20if%20the%20passed%20in%20class%20exists%0A%20*%20@param%20c%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsClassExists%28c%29%20%7B%0A%20%20%20return%20typeof%28c%29%20%3D%3D%20%22function%22%20%26%26%20typeof%28c.prototype%29%20%3D%3D%20%22object%22%20?%20true%20%3A%20false%3B%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20Checks%20if%20the%20firebug%20console%20is%20available%0A%20*%20@param%20c%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsFirebugConsoleAvailable%28c%29%20%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20if%28_leoHighlightsClassExists%28_FirebugConsole%29%20%26%26%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20window.console%20%26%26%20console.log%20%26%26%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%28console%20instanceof%20_FirebugConsole%29%29%0A%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20true%3B%0A%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%7B%7D%0A%20%20%20%0A%20%20%20return%20false%3B%0A%7D%20%0A%0A%0A/**%0A%20*%20General%20method%20used%20to%20debug%20exceptions%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20location%0A%20*%20@param%20e%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsReportExeception%28location%2Ce%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20if%28_leoHighlightsFirebugConsoleAvailable%28%29%20||LEO_HIGHLIGHTS_DEBUG%29%0A%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20logString%3Dlocation%2B%22%3A%20%22%2Be%2B%22%5Cn%5Ct%22%2Be.name%2B%22%5Cn%5Ct%22%2B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%28e.number%260xFFFF%29%2B%22%5Cn%5Ct%22%2Be.description%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%28_leoHighlightsFirebugConsoleAvailable%28%29%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20console.error%28logString%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20console.trace%28%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20if%28LEO_HIGHLIGHTS_DEBUG%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20alert%28logString%29%3B%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%7B%7D%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20This%20will%20log%20a%20string%20to%20the%20firebug%20console%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20str%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsDebugLog%28str%29%0A%7B%20%20%20%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20if%28_leoHighlightsFirebugConsoleAvailable%28%29%29%0A%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20console.log%28typeof%28_FirebugConsole%29%2B%22%20%22%2Bstr%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20_leoHighlightsReportExeception%28%22_leoHighlightsDebugLog%28%29%20%22%2Bstr%2Ce%29%3B%20%20%20%20%0A%20%20%20%7D%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20This%20will%20get%20an%20attribute%20and%20decode%20it.%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20elem%0A%20*%20@param%20id%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsGetAttrib%28elem%2Cid%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20var%20val%3Delem.getAttribute%28id%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20return%20decodeURI%28val%29%3B%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20_leoHighlightsReportExeception%28%22_leoHighlightsGetAttrib%28%29%22%2Ce%29%3B%20%20%20%20%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20return%20null%3B%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20Checks%20if%20this%20is%20within%20a%20frame%20by%20checking%20for%20a%20parent.%0A%20*%20%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20_leoHighlightsIsFrame%28%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20return%20%28window%21%3Dtop%29%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20_leoHighlightsReportExeception%28%22_leoHighlightsIsFrame%28%29%22%2Ce%29%3B%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%0A%20%20%20return%20false%3B%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20This%20is%20a%20dimensions%20object%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20width%0A%20*%20@param%20height%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20LeoHighlightsDimension%28width%2Cheight%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%09this.width%3Dwidth%3B%0A%20%20%20%09this.height%3Dheight%3B%0A%20%20%20%09this.toString%3Dfunction%28%29%20%7B%20return%20%28%22%28%22%2Bthis.width%2B%22%2C%22%2Bthis.height%2B%22%29%22%29%3B%7D%3B%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%09_leoHighlightsReportExeception%28%22new%20LeoHighlightsDimension%28%29%22%2Ce%29%3B%20%20%20%09%0A%20%20%20%7D%09%0A%7D%0A%0A/**%0A%20*%20This%20is%20a%20Position%20object%0A%20*%20%0A%20*%20@param%20x%0A%20*%20@param%20y%0A%20*%20@return%0A%20*/%0Afunction%20LeoHighlightsPosition%28x%2Cy%29%0A%7B%0A%20%20%20try%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%09this.x%3Dx%3B%0A%20%20%20%09this.y%3Dy%3B%0A%20%20%20%09this.toString%3Dfunction%28%29%20%7B%20return%20%28%22%28%22%2Bthis.x%2B%22%2C%22%2Bthis.y%2B%22%29%22%29%3B%7D%3B%0A%20%20%20%7D%0A%20%20%20catch%28e%29%0A%20%20%20%7B%0A%20%20%20%09_leoHighlightsReportExeception%28%22new%20LeoHighlightsPosition%28%29%22%2Ce%29%3B%20%20%20%09%0A%20%20%20%7D%09%0A%7D%0A%0Avar%20LEO_HIGHLIGHTS_ADJUSTMENT%20%3D%20new%20LeoHighlightsPosition%283%2C3%29%3B%0Avar%20LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_SIZE%20%3D%20new%20LeoHighlightsDimension%28LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_WIDTH%2CLEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_TOP_HEIGHT%29%3B%0Avar%20LEO_HIGHLIGHTS_IFRAME_BOTTOM_HOVER_SIZE%20
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".