By any other name? The impacts of differing assumptions, expectations, and misconceptions in bringing about resistance to student-staff partnership
Notice bibliographique
Résumé
Most of the existing literature on student-staff partnership explores the experiences of people who are keen to be involved and who have already bought into the ethos of Students as Partners. We explore the challenges of conducting student-staff partnership in the context of resistance. Specifically, we focus on the interpretations of partnership by students and staff who were attempting to work in partnership for the first time in a medium-sized geography department in the UK The views of participants were captured during a six-month project in which four undergraduate students were employed to work with eight academics to redesign the second-year undergraduate curriculum of one programme. Notwithstanding an introductory briefing and ongoing support, some participants showed indications of resistance. Our findings suggest that different perspectives on partnership influenced participants’ experiences. We argue that assumptions, expectations, and misconceptions around the terminology used to describe Students-as-Partners practice may hinder the process itself, as some people may not buy in to the practice. However, despite the challenges of this project, the experience of being involved in the re-design of the modules has led to reduced resistance and emerging partnership practices throughout the department.
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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 | 0,030 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».