MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2192829679 · doi:10.47678/cjhe.v45i3.187557

Evaluating the Differential Impact of Teaching Assistant Training Programs on International Graduate Student Teaching

2015· article· en· W2192829679 sur OpenAlexaffvenue
Ken N. Meadows, Karyn C. Olsen, Nanda Dimitrov, Debra Dawson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduate studentsTeaching assistantMedical educationTraining (meteorology)Teaching methodPsychologyGraduate educationStudent teachingDegree programMathematics educationTeacher educationMedicineStudent teacher

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we compared the effects of a traditional teaching assistant (TA) training program to those of a specialized program, with a substantial intercultural component, for international graduate students. We expected both programs to result in an increase in international graduate students’ teaching self-efficacy, observed teaching effectiveness, and adoption of student-centred approaches to teaching, and we anticipated a greater degree of change for the participants in the specialized program. We found the expected increases for graduate students in both programs, with a larger increase in observed teaching effectiveness for students in the specialized program. We discuss the implications of tailoring TA training programs for international graduate students and of providing time and learning activities for the development of student-centred teaching and reflective practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,451
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,120 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Higher EducationMême sujetEvaluation of Teaching PracticesTravaux en français237 207