Integration of the Disaster Component into Social Work Curriculum: Teaching Undergraduate Social Work Research Methods Course during COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article aims to develop community-contextualised pedagogical innovations to embed disaster components into core social work curriculum through a research methods course. Professional social work education continues to lack a community-contextualised curriculum and professional training that reflects the complexities of extreme events associated with community and human service. This absence jeopardises the advancement of social work engagement in better providing humanitarian support for individuals, families and communities affected by extreme events. Through an undergraduate social work research methods course, this case study qualitatively analysed the instructor’s teaching experience, self-reflection and in-class observation. The study presents three major community-contextualised pedagogical innovations of integrating disaster components into the research methods course: public media critique, amidst-disaster community-based participation and observation and practice situation discussion. These pedagogical efforts support the students’ exploration and development of various research paradigms and strengthen their ability to connect research with practice, thus addressing the community-driven, short-term necessities and long-term development requirements. This contextualising process, which forms a community-based living laboratory, inspires instructors to integrate community-driven characteristics into their pedagogical instruments. The process illustrates a potential pedagogical framework for research methods courses, in particular, and for social work curriculum, in general.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle