A lucky draw? Theorising how work placements develop diverse university students’ career stories
Notice bibliographique
Résumé
Universities can prepare students for work, and universities can educate increasingly diverse student cohorts, but can they do both concurrently?This question of whether universities can offer equitable and inclusive careers education is increasingly under scrutiny.In this study, we address the largely under-theorised area of work-based placements from the perspective of career identity formation for diverse students.We do so through the adoption of Meijers and Lengelle's theorisation of 'career stories' which position the narrative as the mechanism to understand how students' have developed their career identities and future professional goals.Drawing on longitudinal interviews with disabled students, we explore university placements as 'boundary experiences' which can either enable, or disable, the formation of students' professional selves.Our findings indicate a troubling amount of variability, and indeed, luck within the placement offering, often unsupported by intentional pedagogical design.This suggests that the current university placement experience does little to support the professional identity formation processes of diverse students.Through this study, we further translate a processual learning theory from career learning to support future intentional pedagogical placement design in the university context for diverse students.The article ends with a consideration of how placement experiences can better align to equity goals of the university, and provide scalable, high-quality learning experiences for all students.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».