Transforming field education in social work: A special issue on field education
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to this special issue of Transformative Social Work, dedicated to social work field education. As we navigate a rapidly changing world, the need for dynamic and impactful field education has never been more crucial. This special issue brings together a diverse range of perspectives and innovative approaches, highlighting how field education can be transformative in both practice and theory. In this collection of thought-provoking articles, we explore the latest research and new practices that are reshaping the way social work students, field educators, and practitioners engage with the field. Articles include discussions on Indigenous field education, developmental and green social work approaches, and field models such as macro placements, self-directed placements, and rotational hospital placements. We also feature the experiences of practicum students during the COVID-19 pandemic and examine what motivates field instructors to engage in field education. As we look to the future, the aspirations and commitments articulated by our contributors in this special issue offer a hopeful vision. The articles in this issue illuminate the adaptability of social work students, field educators, researchers, and practitioners, particularly in the face of unprecedented global disruptions such as the COVID-19 pandemic. The innovations not only address current challenges but also lay the groundwork for more dynamic and responsive field education programs. There is a collective resolve to integrate lessons learned, foster interdisciplinary collaboration, and uphold the principles of social justice that underpin our profession. By doing so, we can ensure that social work field education continues to evolve in ways that are inclusive, effective, and aligned with the needs of our diverse communities. We invite you to explore these contributions, reflect on their insights, and consider how they might inspire and inform your own practice in field education.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,010 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».