Students leading students: a qualitative study exploring a student-led model for engagement with the sustainable development goals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Higher education institutions (HEI) play a critical role in developing student leaders equipped with the skills and knowledge needed to mobilize societal changes that the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) call for. To broaden this understanding, this study aimed to engage with student leaders of a grassroots, student-led initiative at the University of Calgary, the Sustainable Development Goals Alliance (SDGA), to better understand the experience of students who took on leadership roles in organizing SDG engagement activities. Design/methodology/approach A qualitative thematic analysis was used to understand the experiences of 12 student leaders involved in SDG programming. Semi-structured interviews asked participants to reflect on their key learnings, skills development and overall student’s experiences of leaders involved in SDG programming. Thematic analysis was applied to determine emerging themes. Findings Analyses showed that taking a leadership role in the SDGA empowered students to deepen their engagement with the SDGs and overcome barriers such as lack of knowledge and feelings of powerlessness. Secondary findings showed that community-building, flexibility and a sense of ownership were key strengths of the program and contributed toward student leaders’ feelings of hopefulness, self-confidence and inspiration. Originality/value This work offers a window into the experiences of student leaders who have worked to advance SDG engagement within their institution. Our findings suggest that student-led initiatives represent untapped potential for HEIs to prioritize and support to help deliver on their SDG implementation and engagement efforts. As HEIs offer a vital space for innovation, policy and capacity building towards implementation of the SDGs, this work demonstrates how student leadership can yield grassroots influence on HEI commitments and responses to the needs of students.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».