Bridging Knowledge and Action in the Workplace: An Evaluation on Internship Learning Outcomes of Child Development Associate Degree Program Students
Notice bibliographique
Résumé
The efficiency of the education systems fundamentally depends on the quality of teaching and learning in classrooms, workshops, laboratories, and other educational spaces. Perfect teachers, well-designed courses, and proper facilities, provision of necessary resources are required for an excellent education, but not enough. This study aims to evaluate child development associate degree program students in their learning during their summer internships the scope of Raelin’s Work-Based Learning Model. The individual level of this model takes place two types of learning (theory and practice) and four types of individual learning (conceptualization, experimentation, experience, and reflection) that arise from a matrix of two forms of knowledge (explicit and implicit). This research was designed as a case study, one of the qualitative research methods. Depending on the tradition of qualitative research, observation, semi-structured interview, and document review strategies were used to increase the reliability of this study. In the analysis of the qualitative data, the descriptive analysis technique was used to define and interpret the data in line with the predetermined themes. The findings obtained in this study revealed that although the students made various observations and practices during their internships, it has been identified that these studies did not include the learning types in the context of the model.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».