MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414989597 · doi:10.22215/cujs.v5i3.5421

Exploring and Enhancing Experiential Teaching and Learning in Social Justice-Oriented Education

2025· article· en· W4414989597 sur OpenAlexaff
M.C. Duffy, Azar Masoumi

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningExperiential educationSyllabusService-learningHigher educationFoundation (evidence)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiential education is a unique approach to teaching which can enhance student learning, engagement with material, and understanding of real-world situations. It particularly has potential to strengthen education in the social sciences, such as courses focused on topics related to social justice. This SaPP project aimed to explore experiential education in more detail in the literature and to map existing models of experiential education in disciplines related to social justice to identify ways to integrate experiential education more into SOCI 2170: Foundations in Social Justice, an undergraduate sociology course at Carleton University. The literature review conducted revealed service learning, problem-based learning, land-based learning, and place-based education as four key types of experiential education. The review of public course syllabi uncovered many samples of experiential education used in similar courses at other institutions. These literature findings and applicable real-world examples provide a strong foundation to improve experiential learning in SOCI 2170 for future years.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarleton undergraduate journal of science.Même sujetDiverse Educational Innovations StudiesTravaux en français237 207