MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3021036464 · doi:10.53379/cjcd.2020.25

Preparing Undergraduate Students for Tomorrow's Workplace: Core Competency Development Through Experiential Learning Opportunities

2020· article· en· W3021036464 sur OpenAlexaffvenue
Elizabeth Bowering, Christine Frigault, Anthony R. Yue

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Career Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningCore competencyCore (optical fiber)Experiential educationPsychologyMedical educationPedagogyEngineering ethicsEngineeringBusinessMedicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid evolution of today’s workplace requires employees to possess a diverse set of sophisticated cognitive and psychological competencies, thus prompting post-secondary institutions to reconsider not only what is taught but why and how. Our paper proposes a three-faceted model of core competencies that undergraduate students can develop through participation in experiential learning (EL). We describe three EL opportunities at Mount Saint Vincent University that engage students in authentic experiences and encourage critical reflection: service learning (SL) in the Department of Psychology, co-operative education in the Bachelor of Public Relations (BPR) program, and a co-curricular recognition program (CCR) in Career Services. We also provide supporting evidence that EL facilitates the development of core competencies and career readiness. We conclude with recommendations that may help post-secondary institutions better prepare students for the competency-based workforce of tomorrow.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Career DevelopmentMême sujetService-Learning and Community EngagementTravaux en français237 207