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Enregistrement W7065775817

Enhancing Experiential Learning Opportunities Through the Integration of Continuous Improvement Practices

2021· article· en· W7065775817 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Marketing Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningScope (computer science)CurriculumHigher educationPlan (archaeology)PopulationOrganizational learningQuality management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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