An adult educator’s reflection on designing and delivering an embodied learning community development programme and embodied teaching and learning methods
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper presents an educator’s perspective, on creating and facilitating an embodied learning programme with implications for theory, research and practice. Embodied learning methods, which centre the body in learning, have been discredited for being alternative to traditional learning methods and underappreciated in many formal institutions. Hence, this paper aims to challenge assumptions regarding quality education and proposes alternative directions to support the quality of education for migrants and refugees. Design/methodology/approach The research followed a qualitative decolonial methodological approach. The principal investigator developed and delivered an embodied learning community development programme in Canada consisting of 12 sessions. Data was collected using embodied ethnographic methods which included fieldnotes and a reflective journal. Data sources were analysed using reflexive thematic analysis (Braun and Clarke, 2021). Findings The embodied learning approach was well received and resulted in establishing deep interpersonal connection. However, developing and facilitating an embodied learning programme, from the perspective of a researcher and practitioner, takes a significant amount of energy and involved profound levels of engagement. Originality/value This research makes two important contributions. The first is the evidence of ways in which embodied learning approaches can improve the quality of education for migrants and refugees. The second comes from the insights on factors to consider for quality design and delivery of embodied learning programmes. This research has value to researchers and practitioners interested in alternative education and migrant education. The results and discussion provide suggestions for future development of embodied educational programmes.
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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 | 0,007 | 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 | 0,004 | 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 ».