Challenges of Developing and Sustaining a Research Partnership for Work Integrated \nLearning
Notice bibliographique
Résumé
Challenges of Developing and Sustaining a Research Partnership for Work Integrated Learning \nBack in 2007 at WACE in Singapore, Zegwaard reported that in 1997 research into Work Integrated Learning (WIL) had been ‘limited, uncertain and sparse’. Things had improved slightly in 2004 where Bartkus and Stull said ‘What has been published is good’. Things have moved on in recent years with the growth of a much larger WIL research community. Much of this has been supported by WACE members who have organised research events around world conferences and symposia, and also with the re-invigoration of two specialist journals. Yet in many ways WIL is still an emerging research field. \nThis paper will explore some of the practicalities of developing and sustaining a research partnership for WIL. The author will discuss getting started in research, building knowledge in the field and developing resources for WIL. At a local level, difficulties faced by researchers include managing projects alongside busy ‘day jobs’ and maintaining continuity as team members change. At a global level, the most significant challenge is ensuring a partnership approach by developing working relationships across international boundaries. \nConsideration will be given to how to set up a research team, and to the challenges of working across disciplines as Deborah Peach et al (2011) explore further in their article on boundary spanning. The paper will also explore issues of sustainability, including funding models – in particular, the continual search for financial resources to sustain ongoing research. The author will conclude with reflections on issues of team and interdisciplinary working. \n \nKeywords: \nWIL Research Partnerships Funding Resources
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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 | 0,198 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,030 |
| Communication savante | 0,047 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,060 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,011 |
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 ».