An Organizational Perspective on Experiential Education in Ontario Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Experiential education has long been appreciated for its pedagogical value. There is a considerable body of evidence suggesting that students reap particular benefits when ‘learning by doing’ and engaging in practical learning experiences. Though, change is underway. In Ontario, experiential education has been incorporated into strategic funding metrics by the Ministry of Colleges and Universities, and thus subsumed in the neoliberal tradition of quantification and measurement. Universities are now required to ensure all students have at least one experiential learning opportunity before graduation and are required to measure and report where these opportunities are in their programs. This transformation prompts many questions about how organizational change takes place, and how different constituencies within and across Ontario universities are reacting to these changes. Rather than taking a conventional pedagogical view, in this dissertation I analyze experiential education through an organizational lens. I ask questions about the ongoing organizational change, drawing on a variety of organizational theories to capture institutional, organizational, and actor-level perspectives. The first research chapter (Chapter 3) focuses on the field-level dynamics of experiential education in Ontario via the Strategic Mandate process. Using three cohorts of Strategic Mandate Agreements between 2014 and 2025, I uncover how experiential education has evolved over time at the discursive and policy level. The second and third research chapters draw on 132 survey responses from faculty across the province, and 47 interviews from faculty at six Ontario universities. In the second research chapter (Chapter 4), I examine how faculty have experienced the changes to experiential education. This chapter captures recoupling in action and considers how faculty have experienced a changing organizational conception of experiential education. The final research chapter (Chapter 5) draws on the same qualitative sample but takes a more micro-level view of faculty sensemaking, delineating the various lenses through which faculty have made — and continue to make — sense of experiential education. Together, these chapters contribute a gradual narrowing from meso-level dynamics down to micro-level sensemaking to understand how a particular organizational change occurs, instigates responses, and spurs actor-level sensemaking. By taking an organizational approach, I uncover a much more nuanced understanding of experiential education and its relative complexities. My thesis concludes with policy recommendations, and implications for future research.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,037 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».