MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2739184933

Role of work-integrated learning in developing professionalism and professional identity

2012· article· en· W2739184933 sur OpenAlexfundno aff
Franziska Trede

Notice bibliographique

RevueCharles Sturt University Research Output (CRO) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Learning Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of South AfricaTshwane University of TechnologyUniversity of SurreyUniversity of WaterlooFlinders UniversityUniversity of New EnglandMurdoch UniversityMassey UniversityUniversity of JohannesburgCentral Queensland UniversityAuckland University of Technology, New ZealandAustralian Catholic UniversityUniversity of Western SydneyUniversity of Waikato
Mots-clésTransformative learningPedagogyIdentity (music)Professional learning communityNexus (standard)Context (archaeology)CurriculumProfessional developmentAccreditationSociologyPsychologyMedical educationMedicineEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing focus on the student as the nexus of integrating classroom and workplace learning. In the university context students are learners and in the workplace context students are pre-accredited professionals and in both contexts they can be facilitators of peer learning. Student participation in professional roles through workplace learning experiences are opportunities for transformative learning that shape professional identity formation and a sense of professionalism. Drawing on a higher education literature review of professional identity formation and a case study that explored how professionalism was understood, talked about and experienced by lecturers and students, this paper explores the role of work-integrated learning and its place in the curriculum to enhance professional identity development and professionalism. (Asia-Pacific Journal of Cooperative Education, 2012, 13(3), 159-167)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations171
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCharles Sturt University Research Output (CRO)Même sujetHigher Education Learning PracticesTravaux en français237 207