Faculty Perspectives on First-Year Experiential Education in Large Humanities and Social Sciences Courses: Motivations, Methods, Barriers, and Facilitators
Notice bibliographique
Résumé
Background Experiential education (EE) is a pedagogical approach based on the premise that certain knowledge can be acquired more effectively through experience rather than lecture-based classroom content. Despite the well-documented benefits of EE across all levels of higher education, existing literature often focuses on small upper-year postsecondary courses. Purpose To identify and analyze key instructor motivations, methods, barriers, and facilitators for incorporating EE in first-year courses (FYEE). Method We conducted 13 qualitative interviews with instructors who incorporate FYEE in humanities and social sciences courses at a large, Canadian research university. Findings Instructors were motivated to incorporate FYEE to support students’ transition from secondary to postsecondary, introduce students to the discipline, and help students prepare for more extensive EE upper-year opportunities. To do so, instructors tailored FYEE as bite-sized teaching or scaffolded versions of community engagement. Instructors also identified institutional barriers and facilitators to implementing FYEE. Implications This research addresses an empirical gap in EE scholarship and makes recommendations to support FYEE at the administrative and teaching levels.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».