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Enregistrement W7017419091

Applying an experiential learning cycle to inform a deeper understanding of teaching and learning in a changing Canadian community college

2019· article· en· W7017419091 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIslandScholar (University of Prince Edward Island) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningJournaling file systemThematic analysisEducational technologyActive learning (machine learning)Meaning (existential)Professional learning communityLifelong learningLearning sciencesTransformative learningCredential
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>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.</p>\n<p>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.</p>\n<p>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.</p>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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