Taking Social Entrepreneurship Education to the Next Level – A Teaching and Learning Project at Renaissance College (University of New Brunswick)
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we present the results of a scholarship of teaching and learning research project we conducted in 2016/17 at Renaissance College, University of New Brunswick. Our case study describes the challenges and successes of the student-centered re-design of a course about social entrepreneurship, a mandatory component of an undergraduate interdisciplinary leadership program. In particular, the project aimed at improvingStudents' engagement, andStudents' satisfactionparticularly for students who start the course at a lower engagement level.We first systematically evaluated pre-existing data on earlier runs of the course. Then we conducted interviews and a focus group with graduates in 2016 which provided additional information. The analysis of this dataset informed our comprehensive and systematic evidence-based redesign of the course for the offering in the winter of 2017. Finally, we used targeted surveys in March 2017 that provided data on the results of the course redesign and on student learning.In summary, the data suggested that the redesign of this course has significantly improved students’ learning experience, the clarity of course requirements, and students’ self-directed learning. This paper may be helpful also for scholarship of teaching and learning projects in other fields of study aiming at adult learner oriented and evidence-based course redesign.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».