The Future of RT/TR Education: Results from the ATRA Higher Education Task Force Study
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, the American Therapeutic Recreation Association (ATRA) Board of Directors created a task force within its Higher Education Committee to study the educational requirements for entry-level education in recreational therapy/therapeutic recreation (RT/TR) and make recommendations to the Board. From 2016-2018, the task force planned and implemented a multiphase mixed methods study with approximately 2,000 RT/ TR practitioners, educators, students, and credentialing and accrediting bodies from across the United States and Canada. During the first phase of the study, in-person focus groups were completed with 25 practitioner groups (N=257), 10 educator groups (N=49), and 17 student groups (N=222) at 19 state and regional conferences and meetings, as well as during four online focus groups using the Zoom videoconferencing platform. Interviews were conducted with board members of six RT/TR credentialing and accrediting bodies. During the second phase of the study, online surveys were completed by RT/TR practitioners (N=1,663), educators (N=141), and students (N=483). The central finding suggests the most current and pressing need in higher education is to improve the quality and consistency of the bachelor’s degree in RT/TR. Five mixed-method results supporting the central finding are presented, and data-driven recommendations to improve professional preparation in RT/TR are discussed.
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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 | 0,029 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».