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Enregistrement W4400173159 · doi:10.46787/elthe.v7i2.3854

Examining an Interdisciplinary Experiential Learning Program for Doctoral Students

2024· article· en· W4400173159 sur OpenAlexaff
Michael Holden, Paisley Worthington, Michelle Searle, Cheryl Mak

Notice bibliographique

RevueExperiential Learning and Teaching in Higher Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningExperiential educationContext (archaeology)PsychologyPedagogyHigher educationMedical educationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educators, researchers, and institutions have long recognized the value of experiential learning as a way of fostering students’ ongoing learning and skill development. In recent years, experiential learning has gained increased traction in higher education institutions, as there is recognized need for graduates to engage in and actively reflect on lived experiences in various disciplines. Yet, much of the research in graduate-level experiential learning focuses on discipline-specific experiential learning opportunities, often within the context of a single graduate program where students’ career outcomes and program pathways are narrowly defined. Through qualitative analysis of interview, focus group, and program data collected as part of a collaborative evaluation, we respond to a gap in existing research to examine the diverse perspectives of doctoral students engaged in an interdisciplinary experiential learning program. The study’s findings contribute to a more robust understanding of the potential for experiential learning as an interdisciplinary practice, with direct examples of how doctoral students and higher education institutions are moving this work forward in this context.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,404 · 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'admission1
Résumé présentoui

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