Co-creating environmental and sustainability education courses: the possibilities and pitfalls of collaborative course design
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Collaboration is critical for navigating environmental and sustainability issues; however, translating this competency into participatory approaches to environmental and sustainability education (ESE) remains elusive. The process of designing ESE courses represents an under-examined space for modeling this transformative practice at higher education institutions (HEIs) toward sustainability. This paper aims to examine barriers, enablers and outcomes of course co-creation, including co-teaching, co-designing and co-learning, to support transformative ESE. Design/methodology/approach Using a collaborative autoethnography-inspired approach, this paper critically re-examines the authors’ co-creation efforts across four ESE courses. It structures their analysis around the personal, political and practical “spheres of transformation for sustainability” (O’Brien and Sygna, 2013). Findings The paper presents how the authors’ values and worldviews, their collaborative and pedagogical practices and the institutional policies that framed their course design and teaching interacted to support or hinder transformative approaches to ESE. The outcomes highlight: the power of identifying and refining shared values; the transgressive potential of translating these values into codesign processes; the need for coproductive agility to navigate stuck systems; and the institutional barriers that need to be transformed. Practical implications This work offers concrete practices to transform ESE course and program design by addressing opportunities in the personal, political and practical spheres and sharing obstacles to transformation. Originality/value The paper offers insights into disrupting the ESE course design process and the systemic barriers that impede such participatory contributions at HEIs. It contributes to the literature on co-creation as an important aspect of transformative ESE that can foster sustainability transitions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».