Philosophical analysis of the Recovery College learning model: characterization and connections to learning theories
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Recovery College (RC) model of learning is an innovative approach that originated in the UK in 2009 and has rapidly expanded, boasting over 130 locations in 22 countries by 2021. Grounded in the coproduction and recognition of various types of knowledge (clinical, experiential, theoretical), it fosters mental health, well-being, and social inclusion by bringing together diverse participants to learn collaboratively. However, despite its originality, few in-depth studies have examined its theoretical foundations, particularly its connection to social constructivism, which emphasizes collaborative learning and social interaction. A theoretical and philosophical analysis of this learning model would enhance our understanding of its mechanisms of action and enrich the pedagogical practices of RCs while considering adaptations for other contexts. Objectives: This study aims to define and characterize the Recovery College learning model and identify its connections with the key learning theories through a theoretical and philosophical analysis. Methodology: The study employs a hermeneutic philosophical approach consisting of six steps: 1. define and characterize the RC learning model, 2. identify, define, and describe the key learning theories, 3. select the perspectives and questions for philosophical analysis, 4. analyze the RC learning model through the chosen philosophical perspectives and questions, 5. identify the philosophical connections with the key learning theories, and 6. validate the analysis process. Results: The analysis identified five mechanisms of action, nine key principles of RC and four operations. RC integrates important concepts from social constructivism, cognitive constructivism, andragogy, and transformative learning, emphasizing collaborative, experiential, autonomous, and context-driven knowledge development. Philosophical analyses from epistemological, ethical, and political perspectives highlight RC's role in addressing epistemic justice, power relations, and inclusive learning spaces. Discussion: The Recovery College proposes an innovative approach that values the plurality of knowledge (clinical, experiential, theoretical) to redress epistemic injustices and rebalance relationships among different types of knowledge. Creating safe and egalitarian epistemic spaces supports inclusive learning aligned with principles of equity, diversity, and inclusion. Its ethico-political stance addresses systems of oppression (ableism, ageism, sanism) by bringing together diverse individuals in equality, thereby deconstructing stigma and prejudice. This approach, rooted in collaborative learning theories, transforms individuals and systems while enriching educational practices.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,038 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».