How Arnstein’s Ladder of Citizen Participation Can Enhance Community-Engaged Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
Community-engaged teaching and learning (CETL) is an educational approach heralded as fostering student learning and social responsibility. However, prior research has noted the absence of consideration for the “community” component of this approach, including whether there is mutual benefit in the relationship between institutions and their community partners, and the extent to which the community has voice or power in the process and outcomes of CETL. To address this issue, we introduce a process-oriented framework based on theory that should help to advance best practices and scholarship in CETL: Arnstein’s (1969) Ladder of Citizen Participation. We then “test” this framework adapted for CETL by using it to assess examples of current practice of community participation in CETL, as evidenced in a purposeful cross-section of cases published in business and management education literature. Our findings suggest the Ladder provides meaningful differentiation among various forms of CETL and can offer effective guidance for achieving partnerships with mutual benefit, voice, and empowerment, and for identifying approaches that could limit community engagement in CETL. In this context, the framework can guide instructors to reflect on their practices and to explore what greater involvement of community partners in CETL may mean.
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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 | 0,021 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».