Measuring the impact of student knowledge exchange for sustainability: A systematic literature review and framework
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge Exchange is a rapidly emerging phenomenon in the higher education sector. Nevertheless, it remains a niche area with limited studies examining the impact of knowledge exchange for sustainability on students. This research adopted a systematic literature review approach to review sustainability-oriented project-based learning and student knowledge exchange with a view to developing a framework to measure the impact of student knowledge exchange for sustainability. The literature review was based on 38 journal papers selected out of 3578 search results with an application of the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) flow chart methodology. A qualitative content analysis was used to identify and explore the main concepts and variables to evaluate the content of the articles selected by SLR. The results showed three main categories to be systematically measured to understand their impact: (i) capacity building, (ii) affective domain, and (iii) career readiness. Capacity building requires measuring students' sustainability knowledge, competence, and skill levels. The affective domain evaluates changes in students' perceptions, attitudes, and behaviours identified as affective learning outcomes for sustainability. Career readiness assesses a student's level of preparation for the workplace. These variables/constructs informed the development of a framework to measure the impact of student KE for sustainability in a systematic and comprehensive way. The proposed framework is the study's main contribution, supporting measuring the impact of student knowledge exchange for sustainability. It provides a way to address impact holistically and define what specific variables/constructors should be measured to quantify students' impact.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».