Professional Development for Adjunct Teaching Faculty in a Research-Intensive University: Engagement in Scholarly Approaches to Teaching and Learning.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Research-intensive universities around the world are increasingly drawing upon leading practitioners in professional fields as adjunct faculty to deliver high quality student learning experiences in diverse undergraduate and graduate program contexts. To support effective professional development in these contexts, many universities have developed flexible and responsive initiatives in order to meet the specific needs and circumstances of adjunct teaching faculty. However, very little has been documented about these initiatives. This paper is a reflective examination of the development and impact of strategic professional development initiatives for field practitioners in the Faculties of Education and Dentistry at The University of British Columbia (UBC), Canada. Our experiences suggest that professional development programs designed to meet the specific needs and circumstances of adjunct teaching faculty can enhance scholarly approaches to university teaching and learning practices. Specifically, strategically led, situated and flexible communities of practice (e.g., mentoring, post-teaching reflective debriefs, blended and distance learning professional development opportunities) were critical supports for engaging adjunct teaching faculty in research-informed and inquiry-based pedagogical methods (e.g., learning-centered assessment practices, peer review). Research-intensive universities around the world are increasingly drawing upon leading practitioners in professional fields as adjunct faculty to deliver high quality student learning experiences in diverse
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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 | 0,036 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle