Solution-focused approach in higher education: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
As students populating higher education (HE) are becoming increasingly diverse, there is a growing need to equip educators with learner-centred communication skills. A solution-focused (SF) approach represents one attractive option to equip HE instructors and supervisors with strengths-based, goal-oriented communication techniques. This scoping review maps the current use of SF approaches in HE, explores key SF tenets and techniques compatible to HE, identifies knowledge gaps, and suggests recommendations for future research and professional development. From an initial yield of 7941 citations, 17 peer-reviewed articles published between 2001 and 2018 were included in the review. The majority of reviewed articles embraced strengths-based tenet of the SF approach as conducive to enhancing learners’ engagement and self-efficacy, and improving learner–educator collaboration. SF techniques such as scaling and goal settings were used to support learners in setting individualized goals and actionable steps toward the goals. The pragmatic focus of the SF approach on solutions and multiple pathways to goal attainment was also considered helpful for academic and clinical supervisors facing time constraints. More rigorous empirical research is needed on appropriate application of the SF approach in diverse HE contexts, and on evaluation of potential mediators of change between the approach and learner/educator outcomes.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».