Turning boxes into supportive circles: Enhancing online group work teaching during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This paper reflects the collective experiences of fourteen internationally based social group work educators who met weekly and virtually for seven months during the transition to online teaching necessitated by the coronavirus pandemic. The meetings functioned as a mutual aid support group sponsored by the International Association of Social Work with Groups (IASWG). The paper discusses the group’s perceptions of the essential components of effective online group work education. It begins with a review of the history of online social work education. It then outlines the key components instrumental in the planning and developing of engaged online group work classes. Topics include pre-course preparation, norm setting, and building community in the online classroom. Considerations related to the video conferencing platforms, course formats, activities, managing online fatigue, screen sharing, handling chat features, cameras, and break out rooms are interspersed throughout. The paper concludes with a discussion of the use of mutual aid groups as online teaching tools and highlights the online group work teaching experiences of two members in New Zealand and Namibia. Despite initial hesitancy to teach group work virtually, the authors recognize that this can be done effectively but requires additional planning and, ideally, peer and institutional support.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».