Co-researching co-creation of the curriculum: Reflections on arts-based methods in education and connections to healthcare co-production
Notice bibliographique
Résumé
Learning through experience is an important, creative, and fulfilling way to apply theory to practice. In this essay, we explore our experiences of co-researching how students and staff conceptualise co-creation of the curriculum. We each have multi-faceted roles in higher education as we study, work, and contribute to formal student representation processes. At the time of this project, I (Tanya) was working at the Edinburgh University Students’ Association, supporting student representation, and I (Hermina) was a first-year student representative from the School of Health in Social Science. It was through a University of Edinburgh Innovative Initiative Grant project related to Tanya’s PhD research (focusing on co-creation of the curriculum) that we began to work together closely. We are both passionate about becoming involved in collaborative initiatives that improve the student experience and the wider university community. We were interested in exploring how our individual experiences as co-researchers could bridge boundaries between the traditional roles of postgraduate and undergraduate students, staff and students, and researchers and participants. Our aim was to blur the lines between these roles by working collaboratively with students-as-partners, facilitating open dialogue about best practices in learning and teaching, and redistributing power to create new synergies. Below, we focus on these topics and the little-explored connections between our academic disciplines in which co-creation of higher education curricula and co-production of health care are each beginning to play important roles. We reflect on our experiences of engaging in collaborative research using deliberative-democratic and arts-based methods, and we aim to provide an informative account of our experiences while drawing new connections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».