Learning to Work with Immigrant Families: An Experiment in Experiential Learning
Notice bibliographique
Résumé
This study examined what students in three professional programs – Nursing, Social Work, and Early Childhood Studies – could learn about working with immigrant families using narrative inquiry as a heuristic device. Data collected from the students in focus groups demonstrated their capacity for ethical caring by recognizing individual characteristics of immigrant families, becoming more self-aware in interactions with them, and noticing institutional practices from the families’ perspectives. The students also began to realize the uncertainties of professional practice, which could help promote the habit of reflection. Findings suggest that the experiment was worthwhile, albeit limited by self-reported data, a small sample, and a short duration. Dans cette étude, nous examinons ce que les étudiants inscrits dans trois programmes professionnels – soins infirmiers, travail social et études de la petite enfance – pourraient apprendre sur le travail avec des familles d’immigrants par le biais de l’enquête narrative en tant qu’instrument heuristique. Les données recueillies auprès des étudiants réunis en groupes de discussion ont indiqué que ceux-ci avaient prouvé leur aptitude à l’empathie éthique en reconnaissant les caractéristiques individuelles des familles d’immigrants, en devenant davantage conscients de leurs interactions avec ces familles et en prenant conscience des pratiques institutionnelles à partir du point de vue de ces familles. Les étudiants ont également commencé à comprendre les incertitudes de la pratique professionnelle, ce qui pourrait favoriser de meilleures habitudes de réflexion. Les résultats suggèrent que l’expérience était appréciable, bien qu’elle ait été limitée par des données auto-déclarées, un échantillon limité et une courte durée.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».