Expectations of Field Supervisors in Kenya: Implications for Community-based Human Service Practicums
Notice bibliographique
Résumé
Community-based learning (CBL), which provides opportunities for undergraduate students to develop disciplinary and work-related knowledge and skills, is increasingly becoming an integral component of higher education. Similar to other countries, there is a widespread belief among employers in Kenya that there is a mismatch between university programs and labour market demands. In order to enhance the employability of graduates, many departments at a Kenyan university have incorporated work-integrated experiential learning opportunities such as practicums in the educational experience for undergraduate students. The aim of this article is to describe the expectations of field supervisors in host organisations participitating in a community-based human services program at a Kenyan University. Fifteen purposively sampled field supervisors participated in individual face-to-face interviews that included questions about their understanding of the department’s expectations of student learning activities during practicums, knowledge of the academic preparation of students in the program and challenges associated with the supervisory role. Six field supervisors exhibited some level of understanding of the expectations of their role in working with practicum students, while nine field supervisors indicated unclear expectations of the students’ practicum experience. Thematic analysis revealed key themes related to: (1) student abilities, learning goals and their contributions to the host organisations, and (2) the academic program of study and academic support available from the university faculty or staff to field supervisors. The results of our study revealed a lack of clarity around practicum expectations for most of the field supervisors interviewed and insufficient preparation of the community-based organisations to host a practicum student. Several recommendations are identified to clarify the expectations of community partner organisations and the staff providing student supervision to ensure benefits for both students and the host organisation. Results from this study can be used to inform the development or improvement of practicum opportunities focused on producing a skilled workforce.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».