A systematic review of faculty development initiatives designed to enhance teaching effectiveness: A 10-year update: BEME Guide No. 40
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review, which focused on faculty development initiatives designed to improve teaching effectiveness, synthesized findings related to intervention types, study characteristics, individual and organizational outcomes, key features, and community building. METHODS: This review included 111 studies (between 2002 and 2012) that met the review criteria. FINDINGS: Overall satisfaction with faculty development programs was high. Participants reported increased confidence, enthusiasm, and awareness of effective educational practices. Gains in knowledge and skills, and self-reported changes in teaching behaviors, were frequently noted. Observed behavior changes included enhanced teaching practices, new educational initiatives, new leadership positions, and increased academic output. Organizational changes were infrequently explored. Key features included evidence-informed educational design, relevant content, experiential learning, feedback and reflection, educational projects, intentional community building, longitudinal program design, and institutional support. CONCLUSION: This review holds implications for practice and research. Moving forward, we should build on current success, broaden the focus beyond individual teaching effectiveness, develop programs that extend over time, promote workplace learning, foster community development, and secure institutional support. We should also embed studies in a theoretical framework, conduct more qualitative and mixed methods studies, assess behavioral and organizational change, evaluate transfer to practice, analyse key features, and explore the role of faculty development within the larger organizational context.
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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 | 0,021 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».