MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3163059792 · doi:10.1108/heswbl-08-2020-0182

Collaborative engagement experience-based learning: a teaching framework for business education

2021· article· en· W3163059792 sur OpenAlexaff
Shelly Freyn, Mina Sedaghatjou, Sheree Rodney

Notice bibliographique

RevueHigher Education Skills and Work-based Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityCurriculumWorkforceKnowledge managementStudent engagementHigher educationBusiness educationValue (mathematics)Mathematics educationComputer sciencePedagogyPsychologyCreativityPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose An academic–practitioner divide exists suggesting the need for business education curriculum to more appropriately suit private-sector demands. This calls for pedagogical approaches that offer experiences and build skill sets to better prepare graduates for the workforce. The authors propose a framework, collaborative engagement experience-based learning (CEEBL), as a new pedagogical method for teaching and learning in business education. This research provides a viable solution to bridge the gap between academia and industry. The authors suggest CEEBL also offers business students new methods of engagement in the world of work. Design/methodology/approach This exploratory study investigates the CEEBL framework applied to a business education course in competitive intelligence (CI) and a crisis simulation exercise that offer “real world” experiences to students. Data were collected in two semesters and included feedback from over 70 undergraduate students. Findings Results suggest that the CEEBL framework provides students with the learning experiences to build much-needed skill sets. Additionally, Hallinger and Lu's (2011) assessment of overall instructional effectiveness showed positive statistical results for its dimensions. Originality/value The CEEBL framework is coined from two existing pedagogical underpinnings; collaborative engagement (CE) and experience-based Learning (EBL). These concepts offer insights into the ways in which CE promotes a rich learning experience. The new framework takes into consideration the relationship(s) among the dimensions of CE and EBL and how they intertwine with each other to create a pedagogical method that can better prepare students for a dynamic workplace. CEEBL can be easily adapted for online, hybrid or in-session teaching environments. Additionally, the framework offers flexibility in application to other disciplines while addressing current topics and issues through the capstone exercise.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHigher Education Skills and Work-based LearningMême sujetOnline Learning and AnalyticsTravaux en français237 207