Biomedical Ph.D. Students Enrolled in Two Elite Universities in the United Kingdom and the United States Report Adopting Multiple Learning Relationships
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The ability to form multiple learning relationships is a key element of the doctoral learning environment in the biomedical sciences. Of these relationships, that between student and supervisor has long been viewed as key. There are, however, limited data to describe the student perspective on what makes this relationship valuable. In the present study, we discuss the findings of semi-structured interviews with biomedical Ph.D. students from the United Kingdom and the United States to: i) determine if the learning relationships identified in an Australian biomedical Ph.D. cohort are also important in a larger international student cohort; and ii) improve our understanding of student perceptions of value in their supervisory relationships. STUDY DESIGN: 32 students from two research intensive universities, one in the United Kingdom (n = 17), and one in the United States (n = 15) were recruited to participate in a semi-structured interview. Verbatim transcripts were transcribed, validated and analysed using a Miles and Huberman method for thematic analysis. RESULTS: Students reported that relationships with other Ph.D. students, post-doctoral scientists and supervisors were all essential to their learning. Effective supervisory relationships were perceived as the primary source of high-level project guidance, intellectual support and confidence. Relationships with fellow students were viewed as essential for the provision of empathetic emotional support. Technical learning was facilitated, almost exclusively, by relationships with postdoctoral staff. CONCLUSIONS: These data make two important contributions to the scholarship of doctoral education in the biomedical sciences. Firstly, they provide further evidence for the importance of multiple learning relationships in the biomedical doctorate. Secondly, they clarify the form of a 'valued' supervisory relationship from a student perspective. We conclude that biomedical doctoral programs should be designed to contain a minimum level of formalised structure to promote the development of multiple learning relationships that are perceived as key to student learning.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».