Building sustainability research competencies through scaffolded pathways for undergraduate research experience
Notice bibliographique
Résumé
Addressing complex socio-ecological challenges, from climate change to biodiversity loss, requires collaborative co-creation and application of knowledge that bridges disciplines and diverse research communities. New models of research training are needed that emphasize these competencies and are inclusive of students from underrepresented groups in academia. This article presents learnings from a 2-year pilot project at the University of British Columbia in which we created a new course-based undergraduate interdisciplinary research experience in socio-ecological systems designed to address these twin problems. We evaluated the linkages between pedagogical design, achievement of sustainability research competencies, and overcoming barriers to research participation. We find that mentored and scaffolded learning-by-doing supported by peer group-based learning was successful in catalyzing transformative interdisciplinary learning for students. Our results emphasize the importance of scaffolding at multiple levels to remove barriers to accessing a first research experience and providing an introductory opportunity for students to build research self-efficacy and better equip students for independent research. Shifting toward pedagogies that build sustainability-related competencies and that remove barriers to access is high-reward and thus requires institutional support and investment.
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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 | 0,030 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,025 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».