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Enregistrement W2789395785 · doi:10.1111/fcsr.12248

Getting Ready for Community Practice: An Evidence‐Based Preparation Course for Kenyan Practicum Students

2018· article· en· W2789395785 sur OpenAlexafffund
Charlene VanLeeuwen, Lucy Kathuri‐Ogola, Lori E. Weeks, Joan Kabaria Muriithi

Notice bibliographique

RevueFamily and Consumer Sciences Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésPracticumExperiential learningFocus groupKenyaPsychologyMedical educationInterpersonal communicationExperiential educationPedagogyStakeholderMedicineSociologyPolitical sciencePublic relationsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practicums provide opportunities for students to connect theory with practice through experiential learning and hands‐on work experience. While recommended for students in Kenya, there is little research on the practicum experience. This article describes evidence used to prepare students for practicum experiences. Interviews and focus groups (FGs) were conducted with three stakeholder groups in two phases. Findings informed the development of a practicum preparation course that covers topics including (i) becoming a reflective professional and/or practitioner; (ii) articulating practicum learning goals; (iii) mental preparation for demanding field‐based situations; and (iv) developing confidence in interpersonal communication. Phase two evaluated the initial impact of the course through FGs and follow‐up interviews.

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 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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0220,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,500
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,103 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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