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Enregistrement W2760195252 · doi:10.1080/02701960.2017.1377702

Nurturing gerontology students’ intrinsic motivation to cocreate: The design of a powerful learning environment

2017· article· en· W2760195252 sur OpenAlex
Jan Jukema, Mieke Veerman, Jacqueline van Alphen, G. Visser, Carolien Smits, Tineke Kingma

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGerontology & Geriatrics Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensHuntington University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNature versus nurtureCompetence (human resources)AutonomySelf-determination theoryPsychologyIntrinsic motivationLearning environmentPedagogySociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professionals such as gerontologists play an important role in the design, development and implementation of age-friendly services. and products, by using working methods and principles of co-creation. A Dutch undergraduate applied gerontology programme aims to train students in the why, how and what of co-creation. The degree to which students are intrinsically motivated to develop competencies depends on how their psychological needs are met. These needs are autonomy, an awareness of competence and a sense of relatedness, as described in the self-determination theory. To nurture the intrinsic motivation of the applied gerontology students, a realistic, powerful learning environment called the Living Lab Applied Gerontology was designed and implemented. The aim of this paper is to present the design of this powerful learning environment and to discuss its value for nurturing the students' intrinsic motivation for co-creation. Based on a focus group with eight students, we identify directions for further research and development of living labs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,239 · 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