An entrepreneurial view of universal work-integrated learning
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Work-integrated learning (WIL) has emerged as a leading pedagogy that blends theory with application. In recent years, policymakers, educators and practitioners have called for a significant expansion of WIL, one which would enable every undergraduate student has at least one WIL experience during their program of study. Despite these appeals, there remains a significant divide between the aspiration of universality and the realities. Consequently, the study asks the following question: How can post-secondary institutions expand their WIL initiatives to universal levels that deliver transformative learning? Design/methodology/approach In this exploratory study, the authors leverage research from entrepreneurship and management to develop a conceptual model of universal work-integrated learning (UWIL). Entrepreneurship and management research is relevant in this context, as the rapid introduction of a UWIL has transformative implications at the level of the individual (e.g. students, faculty), organization (e.g. processes) and the learning ecosystem (e.g. partners, policymakers) — issues at the core of research in entrepreneurship and management over the past two decades. Findings At the core of the authors’ proposal is the contention that the high-impact talent challenge and the delivery of UWIL must be reframed as not simply a challenge facing educators, but as a challenge facing the broader ecosystem of the workforce and the larger community. The authors propose the implementation of UWIL through an open innovation framework based on five strategic pillars. Originality/value Ultimately, the findings the authors present here can be leveraged by all members of the learning ecosystem, including administrators, faculty, policymakers, accreditation bodies and community partners, as a framework for operationalizing a UWIL strategy. The study’s model challenges all members of this learning ecosystem to operationalize a UWIL strategy. This entrepreneurial reframing introduces the potential for innovating the delivery of UWIL by leveraging the broader learning ecosystem to drive efficiencies and transformative learning.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,036 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».