Communal reflections on the workplace: Locating learning for the legal professional
Notice bibliographique
Résumé
There is an increased public expectation that Australian universities should assume responsibility for ensuring that their graduates are work-ready. Victoria University (VU) in Melbourne has implemented a commitment to Learning in the Workplace and Community (LiWC) which requires that 25 percent of all courses be assessed by situated learning. Workplace training has a long tradition in legal education. The real work environment is seen as basic to the training of legal professionals, through legal clinics, post-degree practical legal training and apprenticeship models such as articled clerkship. In the Bachelor of Laws degree at VU, typical of many law degrees, work placements are often extra-curricular and so have been invisible in terms of measurable learning outcomes or measurable LiWC components of a course. Law in Practice (LiP) is a unit of study that accredits the workplace experience and identifies and assesses the learning that occurs in the legal workplace. We argue that the significance of the 'de-situated' online space for both individual reflection and peer interaction is central to the syncretization of various sites of learning. As well as reporting on the curriculum design of the online resources, the discussion will draw on generalized analysis of student journals to report on student responses to LiWC as a learning experience enhanced through personal and social reflection in online discussion.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».