Practicum-education experiences: post-interns' views
Notice bibliographique
Résumé
The practicum component in undergraduate education across all professions (identified by various terms such as `internship,' `field education,' `clinical experience' or `co-op education') is typically rated by pre-baccalaureate students as the most important phase of their entire professional preparation. In this investigation, which formed one segment of a broader cross-Canada study, a group of postpracticum Engineering students from one Canadian university (who had just completed an internship with engineering firms) identified the most positive and the most negative aspects of that practicum experience. The authors compared these students' responses with those reported by post-practicum students from two other professions: Nursing and Teacher Education. Several positive aspects were identified by all three groups of students, such as: developing their professional competence and technical skills, increasing their personal self-confidence, and gaining real-world experience. Some of the negative aspects that all three cohorts mentioned were: receiving unsatisfactory internship placements, experiencing inadequate mentorship, and being assigned unproductive work tasks. The authors contend that practicum organizers across all professional fields should exchange with one another and examine such student data. The student voice provides a valuable dimension to the program-enhancement process, the ultimate goal of which, is to improve the `experiential learning' phase of professional pre-training in all fields.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».