TEACHING GERONTOLOGY TO SOCIAL WORK STUDENTS: APPLYING THE EXPERIENTIAL LEARNING USING ETHNOGRAPHIC INTERVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is an increasing need for well-trained social workers to support the growing aging population in Canada. Still, concerns arise regarding social work students’ insufficient knowledge and understanding of aging and aging-related issues. This study aims to examine social work students’ experience when experiential learning through ethnographic interview with older adults is applied as a pedagogical approach. This study was conducted based on two cohorts of social work undergraduate students who enrolled in a gerontology course in a Canadian university between 2020 and 2021. Students conducted an ethnographic interview with older adults aged 70 years and older and wrote a reflection paper as an assignment. We did a thematic analysis of eight reflection papers in which consent was obtained from students. We find that students connect aging-related theories/models to various topics discussed during their ethnographic interview, reflect on their personal experiences with aging family members, and show a positive perception of aging and attitude towards working with aging. The findings also suggest the benefit of adopting an approach of experiential learning through the ethnographic interview with older adults to teach gerontology to social work students. We offer recommendations for educators to create opportunities for students, especially from social work or other helping professions who traditionally have shown a lack of interest in working with older adults, to meet and interact with older adults, and to further enhance students’ competencies and interests in the fields of senior care.
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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 | 0,041 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».