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Enregistrement W3132217111 · doi:10.1080/14703297.2021.1886970

Social context and transferable skill development in experiential learning

2021· article· en· W3132217111 sur OpenAlexaffabout
Rebecca Collins‐Nelsen, Frank Koziarz, Beth Levinson, Erin Elizabeth Allard, Stephanie Verkoeyen, Sandeep Raha

Notice bibliographique

RevueInnovations in Education and Teaching International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningPsychologyContext (archaeology)Experiential educationTransfer of trainingMathematics educationContext effectPedagogyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly, employers are seeking candidates with transferable skills in addition to technical and educational requirements. Thus, university students seek opportunities to develop transferrable skills, often through extra and co-curricular programs. With this in mind, our research explores student assessments of their own development of transferable skills after participation in a co-curricular, experiential volunteer program (McMaster Children and Youth University) in Canada. Using pre/post-survey methods, we find statistically significant increases in participants' self-assessments of leadership, problem solving, knowledge translation, and knowledge mobilization. Adaptability emerges as an unexpected skill several participants report developing as a result of working with young people. We conclude that co-curricular programs play an important role in transferable skill development. Further, we argue that social contexts of experiential learning opportunities play a significant role in shaping transferrable skill development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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