Social work practicum students experiences, challenges, and aspirations during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Field education is considered the signature pedagogy of social work education, yet there are numerous challenges including a shortage of field instructors and available placements and barriers to advancing equity, diversity and inclusion (EDI), which were heightened by the COVID-19 pandemic. This articles shares the results of research designed to investigate practicum students’ experiences, challenges, and aspirations during the first wave of the COVID-19 pandemic. This study aimed to answer the question: how did students’ experiences, challenges, needs, and aspirations vary due to their identity factors (e.g., gender and ethnicity), post-secondary institution (e.g., universities), and placement types (e.g., clinical/research)? To this end, a cross-sectional web-based survey was conducted to document the perspectives of BSW/MSW practicum students in Canada, with both open and close-ended questions. This article presents the survey results to two open-ended questions in three broad themes, namely mental health and wellness, students’ perception on field learning, and professional readiness. Female students across different ethnic groups reported challenges in balancing their gendered roles and responsibilities in caregiving and as a practicum student, which consequently impacted their mental health and wellness. Two major factors shaped practicum student learning, such as post-secondary institution (e.g., universities) and types of placements. Due to the pandemic, practicum students were unable to gain direct practice experience in person in their placement, which affected their perception of professional readiness. This article concludes that through an evidence-informed institutional and programmatic response and support, diverse challenges, needs, and aspirations of practicum students could be addressed to promote EDI in field education in the context of pandemics, emergencies, and disasters.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».