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Enregistrement W4408612118 · doi:10.1080/02615479.2025.2482096

Reimagining the pedagogy of professional judgment and decision making in social work: teaching evidence-based practice in parallel with field practicum

2025· article· en· W4408612118 sur OpenAlexaff
Kristen Lwin, Eavan Brady

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPracticumSocial workField (mathematics)PedagogySociologyPsychologyWork (physics)Engineering ethicsMedical educationMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social work practice occurs in varied practice contexts. To promote successful service user outcomes, professional judgment and decision making are key. However, services are delivered in settings that may be complicated by a myriad of factors, all of which may negatively impact professional judgment and decision making. This complexity of service delivery makes it difficult for social work education to promote the knowledge and skills required for ‘real world’ practice. Evidence-based Practice (EBP) is one route to ethical and effective service, as it is a method of promoting decision making skills. However, EBP is not taught consistently in pedagogy, conceptualization, or application. A pedagogical model for teaching social work students professional judgment and decision-making skills through EBP is presented in this manuscript. EBP is the equal consideration of four key factors—case context, service user values and preferences, worker and organizational biases and experiences, research—which are assessed and integrated via critical thinking. This model presents teaching EBP within a seminar in parallel with field placements, where students are required to work through a case from their field placement. This model provides the time necessary for students to engage meaningfully in the process of learning and applying EBP.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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