Framework for Strengthening the Scholarship of Teaching and Learning in the Canadian College Sector
Bibliographic record
Abstract
Following collaborative discussion and an initial literature review, a small group of college educators from three Canadian provinces, occupying roles at the micro, meso, and macro levels of their respective institutions, identified the need to develop a tool that considers institutional context in both determining the state of, and preparing for the advancement of, the state of the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL). Further exploration into both the literature and our own experiences revealed that the state of SoTL within a particular institution seems to rely less on its categorization as a, for example, college, university, or technical institute, and more on the intricate web of factors that constitute the institution’s context. While other researchers have put forth this call to consider institutional context to determine support for SoTL practices and processes, a detailed process or tool for doing so was not apparent. Adopting Bolman and Deal’s (2008) framework for organizational structure, and combining this with data-gathering processes popularized by Smith’s (2005) institutional ethnography, as well as a series of guiding questions, our tool represents an initial step in systematically representing SoTL-enabling and impeding artifacts commonly found in post-secondary institutions. Assuming SoTL leaders modify this tool based on their own entry points, a call is put forward to the Canadian post-secondary SoTL community to field-test the tool in order to facilitate reflection upon how a variety of factors encourage and impede SoTL advancement at our unique institutions, the interconnections between these factors and how we might use these to solve the pedagogical problems we face. Après avoir mené une discussion collaborative et examiné la documentation publiée, un petit groupe d’éducateurs de collèges de trois provinces canadiennes, qui jouent des rôles aux niveaux micro, meso et macro dans leurs établissements respectifs, ont identifié le besoin de développer un outil qui prend en considération le contexte institutionnel à la fois pour déterminer l’état de l’avancement des connaissances en enseignement et en apprentissage (ACEA) et pour se préparer à sa croissance. Un examen plus approfondi à la fois des documents publiés et de nos propres expériences a révélé que l’état de l’ACEA au sein d’un établissement donné semble s’appuyer non pas tant sur sa catégorisation en tant que, par exemple, collège, université ou institut technique, mais plutôt sur le réseau complexe des facteurs qui constituent le contexte de l’établissement. Bien que d’autres chercheurs aient déjà suggéré de prendre en considération le contexte institutionnel afin de déterminer le soutien apporté aux pratiques et aux processus d’ACEA, aucun processus détaillé d’outils permettant d’y arriver n’a été identifié. Notre outil, qui adapte le cadre proposé par Bolman et Deal (2008) pour une structure organisationnelle en le combinant avec des procédés de collection de données popularisés par l’ethnographie institutionnelle de Smith (2005), ainsi qu’une série de questions d’orientation, constitue une étape initiale pour représenter systématiquement les artefacts paralysants et favorables à l’ACEA communément trouvés dans les établissements post-secondaires. À supposer que les leaders de l’ACEA modifient cet outil selon leur point d’entrée, un appel est lancé à la communauté de l’ACEA des établissements d’enseignement supérieur canadiens pour tester l’outil sur le terrain afin de faciliter la réflexion sur la manière dont une variété de facteurs encouragent et entravent la croissance de l’ACEA dans nos établissements uniques, sur les inter-connexions entre ces facteurs et sur la manière dont nous pourrions les utiliser pour résoudre le problème pédagogique auquel nous sommes confrontés.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.116 | 0.145 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.067 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".