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Enregistrement W4391139124 · doi:10.1080/02615479.2024.2306968

Pedagogical approaches for social justice and diversity in Canadian social work education

2024· article· en· W4391139124 sur OpenAlexafffundabout
Eunjung Lee, Toula Kourgiantakis, Ran Hu

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité LavalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPracticumDiversity (politics)Social workAccreditationSociologyPedagogyPublic relationsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to explore social justice and diversity education in Canadian schools of social work. Using an online survey, we invited faculty members to share their teaching experiences in social justice and diversity courses. Participants included 24 faculty members who have taught either undergraduate or graduate students in accredited social work schools across Canada. Using descriptive synthesis and content analysis, the findings revealed various characteristics of social justice and diversity courses, as well as several categories around challenges and supports in teaching social justice and diversity courses. Three challenges are noted: (1) insufficient time to cover social justice and diversity topics with enough breadth and depth; (2) addressing students’ affects and preconceived ideas; and (3) increased burden for faculty members identifying as Black, Indigenous, and people of color (BIPOC) teaching social justice focused courses. Participants described three areas that need to be strengthened to teach social justice and diversity courses including (1) integrating social justice content across all micro and macro courses, as well as practicum; (2) creating a space and culture of community of practice (CoP) for social justice education and ongoing faculty training; and (3) institutionalizing social justice education for the professional accreditation of social work education.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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'admission3
Résumé présentoui

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