Enhancing Experiential Learning Opportunities Through the Integration of Continuous Improvement Practices
Notice bibliographique
Résumé
Experiential learning (EL) in higher education has become a prominent academic curriculum component. Recent provincial guidelines emphasize that post-secondary institutions provide students EL opportunities, outlining criteria as to what counts as an EL activity. While these guidelines provide instruction on what an EL opportunity should contain, it does not detail how post-secondary institutions should develop and implement these activities responsive to their unique student population needs. This Organizational Improvement Plan (OIP) aims to determine how an Ontario university can provide meaningful, student-focused EL opportunities through a centralized, theoretically-informed EL implementation framework. It centers around a Problem of Practice (PoP) at Gordon University (GU), where the absence of formal internal practices on how to develop and implement EL has created an imbalance in current offerings. Throughout the OIP, a distributed-adaptive hybrid leadership approach combined with the change path model (Cawsey et al., 2016) creates a pathway to propel identified change practices forward. An organizational analysis identifies key change areas, determining the scope and type of change needed. Using Starratt’s (1991, 1996) ethics of care, justice and critique reveals the ethical considerations and challenges a chosen solution needs to address. The result is a proposed solution to the PoP that focuses on organizational learning using Kolb’s (2015) EL theory. Embedding this organizational learning in GU’s existing quality assurance academic review framework will formalize the process. The model for improvement (Langley et al., 1994; Langley et al., 2009; Moen & Norman, 2009) guides the implementation, monitoring and evaluation, and communication plans to ensure continuous improvement of the chosen solution.\nKeywords: Experiential learning, Continuous improvement, Quality assurance, Distributed-adaptive leadership
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».