How graduate students are supported in their teaching
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – To provide a cohesive framework for understanding how supports co-occur and interact to impact graduate students’ teaching experiences, this paper systematizes the multi-layered context in which institutions, departments, faculty, peers, and individuals provide support. Previous studies on graduate students’ teaching focussed on specific programs, initially to describe them, and more recently to assess their outcomes. However, this piecemeal approach misses the complexity of graduate students’ contexts. Design/methodology/approach – Through a literature review of existing supports for graduate students’ teaching, the need for a contextual framework was clearly identified leading to its development and application to provide a cohesive categorization of supports. Findings – The review of existing literature identified graduate students’ supports and needs for support across all layers of their higher education context. Practical implications – This new framework offers a theoretical grounding for teasing apart the intertwined influences on graduate students’ teaching development. Higher education professionals seeking to demonstrate value for money may be disappointed by evaluations of formal programming revealing lower than expected changes in practice despite promising growth in graduate student’s conceptions of teaching. By considering additional influences and barriers to graduate students implementing newly learned teaching practices, potential conflicts may be revealed and addressed, and enabling influences identified and increased. Originality/value – Missing from existing literature is consideration of the multiple co-occurring influences on graduate students’ development, and an examination of how the various sources of support interact. This framework reveals potential interactions and contradictions that are important to consider when creating and evaluating supports for graduate students’ teaching.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».