Evaluation of a Work-Integrated Learning Program for Undergraduate STEM Outreach Instructors
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of a Work-Integrated Learning Program for Undergraduate STEM Outreach InstructorsThis paper describes and evaluates a comprehensive work-integrated learning program, developed and delivered by Actua, a Canadian National STEM organization.The program provides instructors with a variety of opportunities to improve their skills, career readiness, and their employer connections and networks.The program consisted of four sets of activities: (1) A set of skills-focused training modules to prepare participants for their more immediate STEM outreach work and longer-term work readiness;(2) Industry-Led Activities and Micro-experiences;(3) Short-term internships with industry partners; and (4) a Micro-Credentials pilot program in professional communications.The programs were evaluated using a comprehensive participant survey, alongside initiative-specific surveys and interviews to gather more precise feedback.Program evaluation demonstrated a strong positive impact on the professional skills, knowledge, confidence and workforce readiness of participating post-secondary students.This program provides a novel approach for work-integrated learning, in that it places more emphasis on the employment experience than is often the case in WIL programs -that is, it focuses as much on providing learning that enhances the work experience as it does on providing work experiences that enhance the learning experience.The paper draws from social cognitive career theory and identity trajectory theory to support the evaluation of work-integrated learning programming.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».