Narrative as a Pedagogical Approach to Teaching Leadership and Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Making the link between theory and practice remains one of the most challenging tasks in engineering education. Leadership, as one of the desired educational outcomes, presents the same challenge: how to move from theory to practice or how to leverage theory and practice to develop leadership skills and attitudes.Simply learning about leadership does not guarantee a student can act as a leader effectively in a variety of situations. “The Power of Story: Discovering Your Leadership Narrative” uses narrative to link theory and practice. Narrative provides opportunities for students to learn about relational and authentic leadership as they examine, reflect on personal experiences and learn about themselves as leaders. Narrative is used both as a source of information about leadership and leadership practices,and as a tool for reflecting on and making meaning from experience, [2], and finally, as a means of sharing those meanings with others.This paper examines the design and development of a course grounded in narrative as both process and product of learning. Pedagogical decision made in the design of the course will be discussed. These include decisions made to foster the trust and commitment to the class necessary to establish a safe space for personal exploration, the tension between the need to evaluate student subject knowledge and evaluating personal growth, the challenge moving students from learning as product to learning as process and product.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».