Bridging the Theory/Practice Divide: Experiential Learning for a Critical, People-Centred Economy
Notice bibliographique
Résumé
This report provides an overview and analysis of the current understanding of how “experiential learning” is conceptualized, implemented and evaluated in professional service fields of study. Better understanding of this educational approach will benefit educators as well as students. Experiential learning is an integral part of the authors’ institutional culture: 90% of all undergraduate programs include an experiential learning component (Learning and Teaching Office, Ryerson University, 2015). Experiential learning is also rapidly expanding in other Ontario universities (Council of Ontario Universities, 2014). Despite its prevalent use, the field of experiential learning remains under-researched and the research that has been done is fragmented. There is a lack of evidence to support the extent to which this type of learning bridges the gap between theory and practice, broadens career prospects, and contributes to the development of students’ critical thinking skills. This report focuses on the nine professional fields associated with the Faculty of Community Services, Ryerson University: Child and Youth Care, Disability Studies, Early Childhood Studies, Midwifery, Nursing, Nutrition, Public and Occupational Health, Regional and Urban Planning and Social work. (Executive Summary, page 3)
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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 | 0,018 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,034 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».