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Enregistrement W4224587832 · doi:10.1177/10497315221085666

Pedagogical Methods of Teaching Social Justice in Social Work: A Scoping Review

2022· review· en· W4224587832 sur OpenAlexaff
Eunjung Lee, Toula Kourgiantakis, Ran Hu, Andrea Greenblatt, Judith Logan

Notice bibliographique

RevueResearch on Social Work Practice · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumSocial workPsychologyValue (mathematics)PedagogyPresentation (obstetrics)Empirical researchPolitical scienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Social justice is a foundational social work value, but social work education continues to experience ongoing challenges with how to teach students to embody social justice values. The aim of this scoping review is to map empirical studies on teaching methods that translate social justice value into teachable curricula. Methods: Following Arksey and O’Malley’s scoping review framework, we conducted a rigorous process in which we screened 5953 studies and included a final sample of 35 studies. Results: Our findings identified seven main teaching approaches: intergroup dialogue, online asynchronized discussion board, simulation and role play, group work and presentation, written reflection, community-engaged learning, and social action-oriented learning. In terms of competency development, most of the studies focused on awareness and knowledge versus skill-building. Most teaching methods emphasized students’ affective experiences during the social justice learning activities. Discussion: Challenges, lessons learned, and future recommendations of each teaching method are presented.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0240,018
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,792
Tête enseignante GPT0,737
Écart entre enseignants0,055 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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