Forfatternavn:bassenden

News

TEPS har levert søknad om nasjonal forskningsinfrastruktur 

TEPS prosjektet har levert en omfattende søknad til Forskningsrådets utlysning av midler til forskningsinfrastruktur av nasjonal viktighet. Prosjektgruppen ved OsloMet ønsker å takke det brede nasjonale partnerskapet for et intensivt og engasjerende samarbeid. En spesiell takk rettes til alle institusjoner som bidro med innspill, engasjement og støttebrev.   I påvente av Forskningsrådets avgjørelse fortsetter TEPS-teamet arbeidet […]

News

TEPS rammeverket er publisert i OsloMet-skriftserie 

I slutten av oktober publiserte Liva Jenny Martinussen, Bas Senden, og Isa Steinman det første rammeverksdokument for TEPS i OsloMet sin skriftserie. Her presenterer vi:  Formålet og bakgrunnen for TEPS  Den teoretiske og empiriske forankringen av prosjektet  Detaljert beskrivelse av TEPS designet  En bred oversikt over hvilket innhold TEPS skal dekke, som for eksempel motivasjon

Gruppebilde av deltakerne på TEPS NFR søknadsskriveverksted
News

TEPS NFR-søknadsskriveverksted

15.–16. september samlet representanter fra hele 17 norske institusjoner seg til TEPS sitt NFR-søknadsskriveverksted. Blant deltakerne var 15 institusjoner som tilbyr lærerutdanning, samt SIKT og Kunnskapssenter for utdanning (KSU). Målet med samlingen var å legge grunnlaget for en felles søknad om en nasjonal forskningsinfrastruktur for lærerutdanning – TEPS. Interessen for prosjektet er stor: mange har

Et par svarte briller ligger oppå en åpen bok, omgitt av mange andre åpne bøker med tekst. Bildet gir et inntrykk av lesing, studier eller akademisk arbeid.
News

Published: Can large language models (LLMs) help to categorise master’s theses in teacher education?

In a newly published pilot study, Isa Steinmann, Roar Bakken Stovner, Ove Hatlevik, Anne Kristine Øgreid, and Janne Herseth explored whether artificial intelligence (AI) large language models (LLMs) can reliably categorise master’s theses—an often overlooked but important part of teacher education—at scale. Using a coding instrument they developed, they asked: Can GPT-4 Turbo perform similarly

Skroll til toppen