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Enregistrement W4381892578 · doi:10.1080/02615479.2023.2227645

Student perceptions on learning from participating in low-cost service-learning course assignments

2023· article· en· W4381892578 sur OpenAlex
Stephen Ellenbogen, Caitlyn Tobin, Sulaimon Gıwa, Jennifer Manning, Fred Carlo Andersen

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.

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService-learningTeamworkBachelorProfessional learning communityActive learning (machine learning)Social workPedagogyPsychologyProfessional developmentPeer learningMedical educationPolitical scienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There exist many descriptions of how service-learning benefits higher learning. However, these usually involve large-scale and well-funded projects that are not easily exported. We conducted a secondary analysis of student reflection papers to better understand what was learned from participating in low-cost service-learning projects. Through collaborations with community-based organizations, student learning goals were to enhance aptitudes for research literacy, self-organizing, and teamwork. We also examined factors that encouraged and hindered student learning. Projects were embedded in bachelor of social work courses on community development. Student narratives described: growth and professional development, enhanced awareness of community issues, the importance of community partner engagement, and processes that encouraged teamwork and learning. Some students partnered with previous workplaces; this impacted group dynamics. Narratives highlight students’ conscientious effort to facilitate peer learning. Implications for teaching, educational policy, and the place of service-learning within professional programs, are contemplated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,335 · 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