Highly Relevant Mentoring (HRM) as a Faculty Development Model for Web-Based Instruction / Highly Relevant Mentoring (HRM) (mentorat haute efficacité), un modèle de formation du corps professoral à l’enseignement en réseau
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a faculty development model called the highly relevant mentoring (HRM) model; the model includes a framework as well as some practical strategies for meeting the professional development needs of faculty who teach web-based courses. The paper further emphasizes the need for faculty and administrative buy-in for HRM and examines relevant theories that may be used to guide HRM in web-based teaching environments. Of note is that HRM was conceived by the instructional design staff who contributed to this paper before the concept of high impact mentoring appeared in the recent literature (2009). While the model is appropriate in various disciplines and professions, the examples and scenarios provided are drawn from a Canadian university’s experience of using HRM, in conjunction with a pedagogical approach called ICARE, in a variety of nursing courses and programs. Cet article décrit un modèle de formation du personnel enseignant intitulé « highly relevant mentoring (HRM) » (mentorat haute efficacité); ce modèle comprend une structure et des stratégies pratiques visant à combler les besoins en formation du corps professoral d’une faculté offrant des cours en réseau. L’article souligne la nécessité d’un appui facultaire et administratif au HRM et étudie les théories pertinentes pouvant servir à guider le HRM dans des milieux d’enseignement en réseau. On notera que le HRM a été conçu par l’équipe de conception de matériel pédagogique qui a contribué à cet article avant l’apparition, dans les publications récentes (2009), du concept de « high impact mentoring » (mentorat à haut rendement). Bien que ce dernier modèle convienne à diverses disciplines et professions, les exemples et les scénarios fournis ici sont tirés de l’expérience d’utilisation du HRM dans une université canadienne, conjointement à une approche pédagogique appelée ICARE, dans une variété de cours et de programmes de sciences infirmières.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».