The Value of Community Service‐Learning as an Alternative Learning Strategy: A Reflection on Experiential Education and Self‐Discovery in the Department of Volunteer Services at Kingston General Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Community Service‐Learning (CSL) is a strategy that enables teaching and learning through valuable community service, by teaching civic responsibility and enforcing the importance of reflection. CSL allows for student participation in community service that directly relates to specific learning outcomes. This ensures a mutual benefit for both the organization receiving voluntary service and the individual participating in CSL. For the individual, benefits include developing self‐awareness, critical thinking, and a commitment to volunteerism and public service. In my current CSL placement at Kingston General Hospital (KGH), a number of institutional, community and personal benefits resulted from a full academic year placement in the Department of Volunteer Services. In thinking carefully about my experience— reflecting on what I had seen, heard and experienced—it became obvious that the issues arising from the reflection process could serve as an alternative learning experience for students. Specifically, the CSL approach to learning provides a tangible learning opportunity that enables students to develop a deeper understanding of their experiences. In this presentation, I will provide an argument as to why a hands‐on, practical form of learning is better than concentrating on academic in‐class instruction alone. Thus I will establish reasons why CSL supplements the regular learning process and results in a well‐rounded educational experience.
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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 | 0,017 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».