Practicing alliance: an experiential model of teaching diversity and inclusion for social work practice and education
Notice bibliographique
Résumé
Social work students are expected to engage diversity and difference in practice, yet few approaches in social work education explicitly focus on strengthening skills required for such allyship engagement. Constructs such as cultural competence, cultural humility, and intersectionality are often difficult for students to learn and for educators to teach effectively. This article describes Practicing Alliance, a curriculum that extends the Ally Model for Social Justice through a systematic integration of experiential learning theory, designed to increase the allyship skills of social work students across social locations. Participants (N = 85) in the pilot evaluation were students in the Foundation-year (n = 21) and second-year (n = 47) of a two-year MSW program, and 17 Advanced Standing MSW students. Practice experience ranged from 1–2 years (17.76%) to over 5 years (37.65%). Following completion of Practicing Alliance, 100% of participants reported that they were better able to practice allyship, 91% agreed that they were better equipped to intervene in incidents of discrimination, and 93% stated that Practicing Alliance contributed to their development as a social worker. Qualitatively, participants reported increased confidence in utilizing their allyship skills. The Practicing Alliance model is described with recommendations for implementation within social work education.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».