Student Selection Framework for work-integrated learning experiences: Enhancing the decision-making process for assigning students
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Approximately 50 % of post-secondary students attend work-integrated learning (WIL) experiences. In an undergraduate nursing program, the student selection team assigns students to each available WIL experience, but there are no known frameworks to guide this decision-making process. This paper describes the Student Selection Framework (SSF) developed by nursing faculty to support the decision-making process. The purpose of sharing this work is to fill a gap in the literature on structured processes for assigning students to WIL experiences. BACKGROUND LITERATURE: While there is some literature about the placement process from a broader perspective, there is a gap in the literature about the decision-making process of selecting students for WIL experiences. DISCUSSION: The Student Selection Framework highlights several factors to consider, including student placement preference; student placement history; student supporting statement; instructor feedback and recommendation; cumulative grade point average; and student self-reflection. This initiative has been modified over four terms to enhance the selection process. CONCLUSION: Implementing this framework has resulted in refined objectivity of student selection, enhanced transparency of the selection process, and efficiency of student placement decisions. The Student Selection Framework can be used as a guide and modified by post-secondary faculty who assign students to WIL experiences in practice disciplines.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».