Champions for Change: Reconsidering Organizational Maturity in Work- Integrated Learning Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
The call for career-ready graduates is growing as the pace of change accelerates, driving demand for post-secondary institutions to enhance experiential learning. Work-integrated learning is a key intervention that contributes to developing future-ready graduates. Through a systems thinking and human-centered design lens, we explore a reconsideration of work-integrated learning approaches through an organizational maturity model for institutions in relational partnerships. This logical and rigorous analysis uses literature and a case study of a business capstone course (delivered collaboratively with an industry partner). Work-integrated learning, especially in capstone courses, is often a transactional exchange of unpaid labor for an industry-based problem where the value proposition is unequal for different stakeholders. This makes it difficult to achieve program sustainability. In this study, we offer insights for cultivating the organizational maturity to create work-integrated learning partnerships that are relational from the onset. This model highlights how mutual champions support maturity development through five phases: urgency, awareness, early activation, interconnection, and transformation. The two key moments that we focus on are navigating the decision point and the maturity chasm. We offer a translatable model with pragmatic considerations for institutions and organizations that are developing, navigating, and growing relational work- integrated learning in partnership.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».