Empowering youth for sustainability in universities: service-learning and the willingness to act
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Service-learning (SL) shows potential to respond to the global policy agenda of education for sustainable development (ESD) by increasing pro-sustainability competences through direct involvement of students in projects that satisfy identified community needs. Nevertheless, there is a scarcity of studies that attempt to measure the impact of SL on students’ sustainability competences, especially the action competence. This study aims to address this gap by examining the experiences of higher education students. Design/methodology/approach A pre-post survey design based on the Self-Perceived Action Competence for Sustainability Questionnaire was conducted on an interdisciplinary group of 219 students of two courses (Sustainable Development and Ecology) in Medellin, Colombia, half of which (109) participated in SL projects. Findings Sufficient empirical evidence was found to suggest that SL boosts the impact of academic courses regarding action competences in students (specially their willingness to act). Research limitations/implications The statistical analysis shows some contradictions that should be addressed in further research. Practical implications These results can encourage more educators and universities to implement strategies such as SL to move forward with ESD and thus help overcome the current socioecological crisis. Originality/value This paper not only discusses the theoretical potential of SL but also contrasts theory with empirical observations of 13 SL projects assessed in terms of self-perceived action competence for sustainability.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».