Professional Learning Experiences in a Field‐Based Course: Student Perceptions and Preferences
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Participants in this study placed high value in the professional learning experiences. The job market can quickly impact student perception of professional learning experiences. Professional learning experiences can give students a good sense of related careers. Timing and site location can impact student preferences for field course experiences. Two professional learning experiences were added to an existing field‐based soil science course. Including relevant professional learning experiences in field‐based courses for non‐soil science majors can provide the opportunity for these students to apply soil science skills and knowledge in the context of the profession most relevant to their area of study. As participation of government and industry requires additional logistics and resources, it is important to assess the added value to the student experience. Using an online survey, data was collected over 4 years. Students most preferred the professional–government (Pgv) learning experience followed by the academic experience (Acm) and the professional–industry (Pid) experience (55, 31, and 14%, respectively). Students perceived the Pgv experience as most relevant to their future career plans, followed by the Pid and Acm experiences (41, 32, and 27%, respectively). Student comments indicated that they valued both Pgv and Pid experiences for their authenticity. Yearly variation in the results indicated that the Pid experience was least preferred and considered least relevant to career plans in 2014 and 2015, coinciding with a crash in crude oil prices and economic downturn in western Canada. Inclusion of professional learning experiences added considerable value to the student experience, but student preferences and perceptions of these experiences can be altered by relevant employment market and economic forces.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».