Social Work Student Experiences of Completing Internships in Canada During COVID-19: Application of a Remote Learning Plan
Notice bibliographique
Résumé
On March 11, 2020, the World Health Organization declared a global pandemic as a result of the spread of the COVID-19 coronavirus, a severe acute respiratory syndrome. Public health authorities throughout Canada were emphasizing early detection, physical distancing, hand washing, sheltering in place through household and self-isolation, and the closing of schools and businesses. For universities it meant the cancelation of classes and an immediate move to virtual or online learning to finish semesters, some of which were within weeks of completion, others that were just beginning. For the School of Social Work at King’s University College, London, Ontario, Canada, the restrictions and limitations imposed by the pandemic had far reaching implications that went beyond a disruption in classroom instruction and also meant terminating or suspending field practicums. Rather than having student learning succumb to the virus, the School of Social Work instituted a creative solution that involved the students developing Remote Learning Plans with the support of their Field Instructors and Faculty Consultants who would serve to minimize the disruption to the students’ learning. This study explores the student experience in moving to remote learning plans – specifically what challenges, changes, and opportunities for growth it provided.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».