The Votes Are In! Candidate Debates as Large Policy Course Experiential Learning Method
Notice bibliographique
Résumé
Background: Like other professional training programs, social work pedagogy has long recognized the value of experiential learning for professional development. Despite social work's rich experiential learning literature involving field education, direct practice courses, and program evaluation, there is a dearth of literature examining how to make learning in the policy classroom experiential, particularly for large class sizes. Purpose: We asked, “How might electoral candidate debates provide experiential learning opportunities for large classes?” Approach: The authors organized municipal and federal election candidate debates attended in-person and online by over 300 undergraduate students in a social work policy class at a Canadian university. Integrating our experiences as instructors/organizers and a teaching assistant, within a social constructivist framework, we used Kolb's experiential learning theory, and critiques thereof, to analyze reflective assignments from 73 students. Results and Conclusions: Candidate debates, when facilitated appropriately, can encourage students in large courses to work through the stages of experiential learning and consider related concepts and possible links among social justice course content and social policy, social work practice, and political engagement. Implications: The paper contributes to a broader understanding of the opportunities and constraints associated with employing experiential learning in the large social work classroom and beyond.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».