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Enregistrement W4390893063 · doi:10.1177/10538259241226652

Reflection in Professional Practice and Education in Engineering, Nursing, and Teaching

2024· article· en· W4390893063 sur OpenAlexaff
Hans-Herman Holthuis

Notice bibliographique

RevueJournal of Experiential Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensCanmore Museum and Geoscience Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflective practiceExperiential learningProfessional developmentContext (archaeology)PsychologyReflection (computer programming)PedagogyProfessional learning communityExperiential educationMedical educationMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Critical reflection is an essential curricular component for learning from experience that determines placement quality in postsecondary experiential learning placements. However, there are poor empirical connections between the use of critically reflective processes and learning outcomes. Purpose: This research explored reflective processes professionals use in their practice and how these processes compare with the reflective activities postsecondary instructors in professional faculties use during experiential learning. Methodology/Approach: This collective case study used focus group interviews, field notes, and professional grey literature to examine the research questions. Findings/Conclusions: Professional training programs must align their reflective practices with more integrated and holistic models of reflective practice to better mirror the professional skills demanded in professional practice contexts. Professionals in context-laden professional environments should integrate reflective activities into their practice based on emergent, iterative, and cocreative models that are more like their lived realities at work. Reflective practices which better fit and mirror these lived realities may lead to better connections between reflective activities and work outcomes. Implications: Professional environments are complex, dynamic, and affected by contextual factors. New integrated and holistic models of reflective experience should replace the separated, stepwise, or automatic models that have guided reflective practices in the past.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,453 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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