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Enregistrement W3163450512 · doi:10.1344/ridas2021.11.1

Aprendizaje-servicio y formación inicial docente. Factores que determinan el desarrollo de habilidades transversales

2021· article· es· W3163450512 sur OpenAlexaff
Maria Isabel Marques, Luis Alberto Cáceres

Notice bibliographique

RevueRIDAS Revista Iberoamericana de Aprendizaje y Servicio · 2021
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyService-learningContext (archaeology)PedagogyFocus groupSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Service-learning experiences bolster the acquisition of disciplinary knowledge and promote the development of transversal skills such as confidence, leadership, commitment and social justice. This study investigates the development of transversal skills through courses using the service-learning methodology. The qualitative research designed and validated a semi-structured interview and a focus group, involving 20 and 8 student teachers respectively, who were selected by accidental non-probabilistic sampling. Open coding was used to analyse the information collected. The findings show that the factors that bolster the development of skills during service-learning experiences are linked to the students' prior knowledge and the way in which they connect this knowledge to the experience; the opportunities presented to the students depending on the length of the experience, the characteristics of the context and the pedagogical support received, as well as the processes the students engaged with during the service, together with the spaces for participation and involvement that the practical experience included. The paper discusses and draw conclusions on how the presence or absence of any of these elements will affect the development of skills during the service-learning experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,301 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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