Strategic Use of Role Playing in a Training Workshop for Chemistry Laboratory Teaching Assistants
Notice bibliographique
Résumé
Many Canadian universities have created professional development programs for their teaching assistants (TA) but may be uncertain about how to bridge the gap between TAs’ knowledge of effective teaching strategies and TAs’ confident applications of these strategies. We present a technique used in a two-day training workshop to enhance graduate students skills in using effective teaching strategies: role playing. This paper outlines a framework that includes five key elements (Icebreaking, Shared Experiences, Modelling, Acting and Debriefing) to strategically design role playing activities in a training program. We describe each of the 5 elements and explain how they support training through role play exercises. Participant written feedback collected in 2010, 2011, 2012 and 2014 suggested that role playing was a useful and enjoyable technique. Pre and post workshop questionnaire data suggested that self-perceived competencies for specified tasks directly connected to a role play activity promoted greater positive differences between the pre and post groups compared to self-perceived competencies for specified tasks not directly connected to a role play activity. Based on these results, we assert that training programs which rely on strategic role playing activities will lead to a better overall TA experience of the training program and improvements in TAs’ self-perceptions of certain teaching competencies.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».