Undergraduate Students’ Experiences of a Community-Engaged Learning Course: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Undergraduate student engagement increases the quality of education. Community-engaged learning (CEL) courses are one way to promote engagement and involve students collaborating with community partners to achieve a common goal by applying course knowledge to real-world issues. Purpose This study evaluated: (a) the relationship between CEL-related student learning outcomes (SLOs) and attitudes toward CEL courses before taking one; (b) CEL-related SLOs among undergraduate students before versus after taking a CEL course; and (c) the lived experiences of students who participated in their first CEL course. Methodology Pre- and post-course surveys and focus group data were collected. Survey data were analyzed via correlations and dependent groups t -tests, while inductive content analysis was employed to analyze focus group data. Findings Findings revealed a significant correlation between students’ opinions toward the benefits of taking a CEL course and their CEL-related SLOs and a statistically significant positive difference between student growth and achievement before compared to after completing a CEL course ( t = 2.6778, p = .0123). Students also expressed the benefits of taking CEL courses, including community impacts, conduciveness to learning preferences, and skill development. Implications CEL courses are a means to improve students’ motivation, achievement, and skill acquisition for future career preparedness.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».