Experiential learning and the university’s host community: rapid growth, contested mission and policy challenge
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the recent growth of experiential learning (EL) and the university-community (or so-called town-gown, TG) connections created as a result of this expansion. The research is framed by critical scholarship on the nature and role of the university and the place of liberal education specifically, as well as policy drivers aimed at social and economic impacts from EL. Two subthemes are also examined: first, the role of the arts, humanities and social sciences disciplines in EL expansion and, second, the extent to which TG connections focus on the university's local host community as opposed to more distant and even international arrangements. Mixed research methods including public document analysis and key informant interviews are used to document and interpret EL developments across nine varied universities in Ontario, Canada. The results underline broad sector commitment to EL that in turn creates new and different TG connections for the university. Rapid expansion has brought a variety of challenges identified both by universities and community EL partners. The paper concludes with discussion of policy implications and consideration of the future of EL in light of the 'digital pivot' of the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,022 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».