Lessons Learned from a Distance-based Consulting Program to Assist Faculty Development Projects
Notice bibliographique
Résumé
Changes in faculty roles and demographics necessitate a re-examination of the types of professional development opportunities offered in academic institutions. A distance-based consulting program was designed to assist faculty development projects as they progress through all stages of faculty development: needs assessment, project design, implementation, and, in particular, program evaluation and dissemination of results (i.e., presentations and published articles). The progress of 17 faculty development projects in primary care educational sites that received assistance in the United States and Canada was tracked over two years. Three factors were identified as having the most impact on the success of faculty development projects: (1) funds committed to and designated for faculty development; (2) funded, protected time for at least one person to implement the faculty development initiative; and (3) an environment capable of supporting faculty development initiatives (e.g., no major budget shortfall, few faculty transitions, a strong mission, no threat of mergers). Only a few of the participating sites reached the stage of evaluating and publishing articles about the outcomes of their projects within the designated 15-month time frame, with many sites reporting environmental impediments to project success. The authors describe the institutional characteristics that facilitated project success, assess the usefulness of distance-based consulting efforts, and offer recommendations for future distance-based consulting programs. They conclude by noting that the personal touch (i.e., one-on-one contact with consultants) is what is most appreciated, and that excellent one-on-one, in-person assistance may be inherently more effective than even the best-run distance-based consulting.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».