Applying an experiential learning cycle to inform a deeper understanding of teaching and learning in a changing Canadian community college
Notice bibliographique
Résumé
The traditional, direct-from-high-school demographic is shifting to a greater mix of part-time learners, international students, and credential finishers in Canadian community colleges. This study explores how the learning lives of six faculty members and five mature students could help post-secondary administrators better understand experiential learning during a time of unprecedented change. Employing an applied phenomenological orientation, face-to-face workshops, faculty and student interviews, and online journaling were facilitated. These discussions and reflections were examined through the lens of an experiential learning model. This multi-dimensional approach enabled participants to share their experiences, observations, and feelings. In doing so, participants’ “everyday” learning lives, which are often assumed to be non-influential, led the process of more profoundly understanding personalized ownership of learning. \n The research question for this study was: To what extent can an experiential learning cycle inform a deeper understanding of teaching and learning for faculty and students in a changing Canadian post-secondary education environment? Barriers to adult education, learning cycles, learning communities, constructed learning, types of students and teachers, and self-study were examined. Transcript analysis software was used to analyze approximately 420 pages of semi-structured interview recordings and reflective, online journals. This resulted in the creation of 50 thematic code sets comprised of 417 codes. A framework emerged to interpret meaning associated with personalized ownership of learning. \n The data informed five calls for action. These focused on further implementing the model, helping administrators better understand experiential learning, ending labelling of non-traditional students, in-service opportunities for faculty, and growth of professional learning communities. This study celebrates how learning belongs to the individual, because when a student learns, new personalized knowledge is different than that of the teacher. Ultimately, this study establishes new opportunities for professional development as the learning lives of students and faculty intersect in a changing community college environment.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».