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Enregistrement W3161567672 · doi:10.1080/07294360.2021.1920893

Solution-focused approach in higher education: a scoping review

2021· review· en· W3161567672 sur OpenAlexafffund
Yukari Seko, Parky Lau

Notice bibliographique

RevueHigher Education Research & Development · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesRyerson University
Mots-clésHigher educationPsychologyProfessional developmentMedical educationPedagogyEngineering ethicsMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0180,021
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,297
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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