Teaching management in the context of Grand Challenges: A pragmatist approach
Notice bibliographique
Résumé
This article builds on the pragmatist approach of Grand Challenges to derive pedagogical strategies for management education, especially for courses that aim to prepare students to face the unprecedented context of multi-crises. The notion of Grand Challenges, used to frame the multiple problematic situations that characterize the context, echoes the flourishing literature on responsible management learning and education, which claims an urgent need to rethink management education to deal with issues of increasing inequality, human rights, and climate change. The responsible management learning and education literature encompasses three pedagogical approaches, including a pragmatist approach. We rely on Dewey’s pragmatist philosophy of education to enrich this approach and develop pedagogical strategies for preparing students to intervene in the context of Grand Challenges. We suggest a view of knowledge as tool for transformation and of the classroom as a community of inquiry working to intervene in problematic situations. We illustrate the strength of these pedagogical strategies through an account of an educational experience in a course of Design and Management of Social Innovation.
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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 | 0,025 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,052 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».