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Enregistrement W2929040537 · doi:10.32920/25444201.v1

Simulation innovation in cyberspace: A collaborative approach to teaching and learning in child and youth care education

2024· preprint· en· W2929040537 sur OpenAlexaff
Nancy Marshall, Jennifer Martin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberspaceChild careKnowledge managementPsychologyMathematics educationPedagogyComputer scienceMedicineThe InternetWorld Wide WebNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Leveraging digital technology for practice innovation is a compelling challenge. Limited education and training prevent human service practitioners from incorporating technology into practice. Progress in this area will be achieved when significant changes to pedagogy support technology integration with teaching/learning partnerships in higher education. With the recent attention to relational Child and Youth Care (CYC) practice in cyberspace (Martin & Stuart, 2011), this paper aims to highlight student/teacher explorations in this emerging area of clinical practice using student-driven simulated online counselling sessions supervised by the course instructor. Beyond critical learning within the roleplay activities, students engaged in solving disruptions to simulations, which can enhance their future agility in real practice situations (Rooney, Hopwood, Boud, & Kelly, 2015). Foundations in the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL), experiential learning theory (ELT), and learner-led (LED) approaches guided student engagement with technology and reflexive practice in this graduate level classroom.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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