Exploring Factors That Influence Student Engagement in Community-Engaged Learning Activities Within a Pharmacy Context
Notice bibliographique
Résumé
<b>Objective.</b> To investigate and identify factors that enhance and restrict student engagement in mandatory and voluntary community-engaged learning (CEL) activities. <b>Methods.</b> A phenomenological study utilizing semi-structured interviews was conducted, exploring students’ motivations and barriers faced in their mandatory CEL course and voluntary CEL activities (eg, community outreach). Fifteen students were randomly selected to participate in interviews. Student responses were analyzed using qualitative thematic analysis. <b>Results.</b> Primary factors motivating student engagement in mandatory CEL included having structured learning activities for students and incorporating reflective learning. Motivating factors for students participating in voluntary CEL included personal interest in the topic, convenient location and time of activity, opportunity for career development, and advocating for the pharmacy profession. Overlapping motivations for both mandatory and voluntary CEL included having a better understanding and broader perspective of the diverse populations in the community and imparting a positive impact. Common barriers identified included having limited information about student responsibilities, limited student role, and feeling unconfident or unprepared. <b>Conclusion.</b> Students perceive benefits from both mandatory and voluntary CEL activities. However, opportunities exist for identifying and managing barriers to enhance student engagement in CEL within a pharmacy program and to further refine the use of learning tools, such as critical reflection, that were identified through this study to have contributed to student engagement with CEL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».