Intergenerational Education Programs in Leisure and Aging Courses: Older Adult and Student Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Intergenerational education programs that bring young people together with older adults to learn from and with one another have been receiving greater attention in recent years. Yet, limited systematic information is available on the experiences for participants and the potential benefits these programs might provide. The purpose of this study was to examine the experiences of older adults and students in intergenerational education seminars offered as part of a university-level course on leisure in later life. Eight senior class assistants participated in small, student seminars over a 12-week period. At that end of the 12-week term, the older adults participated in semi-structured, in-depth interviews and the students completed an open-ended questionnaire designed to examine their experiences in the seminars. Both the older adults and the students overwhelmingly described their experiences in the intergenerational seminars as positive. Four themes reflected the positive outcomes described by the older adults: personal rewards, opportunity to make worthwhile contribution, exposure to young, and breakdown of stereotypes. The students also identified four factors that contributed to their beneficial experience: innovative learning experience, opportunity for sharing different perspectives, reduction of stereotypes, and effective learning tool. Nonetheless, better preparation for senior volunteers and alternative methods of student evaluation in the seminars may be necessary to enhance the overall experience for both students and older adults.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».