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Enregistrement W4294542060 · doi:10.28945/5014

A Multilayered Approach to Understand and Imagine Doctoral Students’ Spaces of Learning

2022· article· en· W4294542060 sur OpenAlex
Serveh Naghshbandi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational journal of doctoral studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Space (punctuation)PhotovoiceExperiential learningSociologyPedagogyMathematics educationComputer sciencePsychologyVisual artsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim/Purpose: The purpose of this qualitative study was to identify the main conceptualizations of learning space from doctoral students’ perspectives. The aim was to develop a participatory approach to make students’ multiple voices heard. Background: Doctoral experience is viewed as being influenced by social practices of the scholarly communities; learning space in this context is a collective resource that can be altered through imagination of its inhabitants. The intersection of Lefebvre’s Production of Space in architecture and situated learning theory in education enabled building an integrated conceptual framework to explore learning space of doctoral students in its complexity. Methodology: Three research questions reflected theoretical and practical aims. To answer them, drawing on Design Based Research, I developed multi-phased research through three sequential phases: questionnaire, Photovoice, and prototyping, which respectively addressed subjective, objective, and co-constructed aspects of learning spaces. Contribution: This study is one of the few studies that looks at doctoral students learning spaces within the literature of learning spaces. It supports the development of a participatory procedure to design learning spaces for doctoral students. Findings: Findings suggested that learning space is a layered multi-faceted phenomenon and a changing entity. Doctoral students believed that learning space is an indicator of support from doctoral programs and has a potential to improve and sustain their well-being. Recommendations for Practitioners: Inviting students to take charge of the configurations of their working environment is suggested for higher education institutions. Doctoral students imagined using movable, folding, and writable walls to create private spaces for individuals as well as collaborative workspaces. Recommendation for Researchers: Identifying the interactions between learning space and learning over a longer time frame both in undergraduate and graduate settings can help us view the campus through a spatial ecology model. Also, future research might examine a participatory approach to design and research on learning spaces around parallel partnerships with other research-intensive universities. Impact on Society: Findings from this study identified areas for future studies and actions suggesting implications for learning space studies for the U15 (Group of Canadian Research Universities) and U21 (the leading global network of research universities for the 21st century). Future Research: Considering the radical changes that COVID-19 has brought in how we work, collaborate, study, and engage in social events, it is vital for higher educational institutes to rethink their learning spaces for the post- COVID era to support students’ learning and their meaningful engagement in learning communities and learning spaces. Further exploration on learning spaces in post COVID era is needed to expand the empirical knowledge on learning spaces, and thus, to inform research scholars subsequent work in the educational field.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,319 · 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