Introduction to International Perspectives on Policies, Practices and Pedagogies for Promoting Social Responsibility in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We are living in challenging times when the world is fighting to survive the impact of climate changes, growth of pandemics, an unprecedented flow of migrant population, war and destruction. We are also witnessing the phenomena of globalization, economic and technological growth, which are also leading to various opportunities for growth. The desire for inclusive education, equality in accessibility and sustainability has led to responsible and accountable organizations of higher education. Business houses, along with international agencies and institutions of higher education, are now putting their heads together to find a solution to societal and environmental problems. They are often engaged in debating, drafting policies and involving in active research while investing in implementing and communicating issues pertaining to corporate social responsibility (CSR) and sustainability (Vogel, 2005). The concept of CSR has grabbed the attention of media, academia, national governments, intergovernmental organizations and non-governmental organizations. Universities are no longer functioning in isolation but are getting prepared to accommodate and be a part of social change by actively involving students in community life and not confining them to classroom teaching as the only means of teaching–learning method (Sengupta, Blessinger, & Yamin, 2019). This book aims to explore scientific literature pertaining to the subject of social responsibility (SR) and theoretical positions on social ethics and the value orientation of the institutions of higher education. Policies and practices used in various institutions are cited as case studies which give us an insight into the cultural environment of the organization, which is essential to embed SR into the curriculum. Policies and pedagogies that are based on inculcation of SR can lead to the social and economic benefit of students and society at large. While no one approach is prescribed as the benchmark, the chapters help us to understand the practices that academics are implementing in India, Nigeria, Canada, New Zealand and the United States.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».