Never Too “Old”: Insights From the Intergenerational Classroom
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The topic of aging demands greater attention in education systems, and intergenerational approaches help to combat ageism and improve the lives of older adults, now and in the future. Taking an intergenerational approach to contextualizing the experiences of older adults is a step towards addressing challenges commonly associated with aging. The University of Toronto (UofT) partnered with Christie Gardens, a retirement community, to launch an innovative experiential learning initiative: The Intergenerational Classroom. Half the students were UofT undergraduates; the other half were older adults residing at Christie Gardens. Through interactive seminar-style discussions, collaborative projects and mentorship, the course, which was held at Christie Gardens, and offered in the Fall 2023 and Fall 2024 semesters, provided a semester-long exploration on aging. This study explored the impacts of the Intergenerational Classroom from the perspectives of undergraduate students and older adults who had participated in the program. Guided by a phenomenological qualitative methodology, this study conducted in-person, semi-structured interviews with a sample of undergraduate students (n = 10) and older adults (n = 16). To enhance trustworthiness, two researchers independently analyzed transcript data to identify key transcript statements into themes. Outcomes of program success were identified across domains related to lasting friendships and bonds, increased awareness of aging issues, reduced ageist attitudes, and community and civic engagement. The taxonomy developed provides a comprehensive and conceptually organized range of successful outcomes to serve as infrastructure for the development of meaningful intergenerational programming outcome measures.
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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 | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».