MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6982663026

An investigation of students' and graduates' perspectives on experiential learning in undergraduate environmental programs

2016· dissertation· en· W6982663026 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningCurriculumArgument (complex analysis)Environmental educationQualitative researchFocus groupValue (mathematics)Experiential education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The central argument underlying this research is that experiential learning (EL) can strengthen environmental university programs. Its goal is to demonstrate the benefits of EL from students' and graduates' perspectives and to provide recommendations for its effective implementation into a program. The research utilized a qualitative case study (Environmental Sciences/Studies (ESS) programs at the University of Manitoba, Canada) through focus groups and individual interviews with students and graduates. The results indicate that EL helps develop an understanding of environmental complexities; motivates students to engage at all levels of their ability; is decisive in skill development; engages students in environmental issues with diverse stakeholders; is important in obtaining employment; and it is imperative to connect EL activities to concepts taught in class. The data however, did not show EL to be a significant factor in fostering pro-environmental behaviours in post-secondary environmental students. Overall, the research shows that provided effective implementation, EL can play a significant role in enhancing ESS curriculum and that ESS students place a great value on EL in their education.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMspace (University of Manitoba)→Même sujetAstrophysical Phenomena and Observations→Travaux en français237 207→