Challenging change: transformative education for economically disadvantaged adult learners
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the results of a mixed-methods study of 13 participants in a Radical Humanities programme designed as a transformative learning space for low-income adults who have experienced barriers to learning. Using demographic questionnaires, semi-structured narrative interviews and course evaluations this study examined participants’ experiences in the programme and the impact on their learning, sense of agency and future ambitions. As the first phase of a longitudinal project on the well-being and agency of under-represented and marginalized learners, this preliminary study revealed five predominant themes emerging from learners’ experiences: (1) self-reflective meaning-making processes; (2) interrelated personal and communal growth; (3) appreciation of diversity; (4) emerging sense of self-as-learner; (5) renewed aspirations. This paper argues that transformative learning for low-income adults is a complex and challenging process that entails participants’ ongoing negotiations of self, learning, and purpose. Understanding and evaluating the effectiveness of transformative learning within a social-emancipatory humanities programme requires attention to the programme’s social context and choices faced by participants. Programme participation fosters increased well-being, deeper relationships and hope for the future. However, these tangible benefits are tempered by constraints of individual and structural systems that, for some students, impose limitations on their ability to enact change in themselves and in their lives.
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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 | 0,009 | 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 | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».