To Teach is to Learn Twice: The Power of a Blended Peer Mentoring Approach
Notice bibliographique
Résumé
Two students at a Canadian university perceived there was a lack of opportunities for peer mentoring support in their teacher education program. They approached a faculty member to co-create and research a blended peer mentoring support program embedded in a first-year education course. This study documents the journey of these two students as co-inquirers in a Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) project. Through online surveys and interviews, first-year teacher candidates and faculty involved in the blended peer mentoring program identified four key benefits: new perspectives and expansion of ideas, positive and encouraging reinforcement, supportive connection with second-year students, and probing questions to think more deeply. Conversely, three major challenges were uncovered with the use of digital technologies to support this blended approach to peer mentoring: lack of email notification from the institution’s learning management system (LMS) with regards to the peer mentors’ online contributions, the impersonal nature of online peer mentoring, and the limited number of peer mentors. The major recommendation from this study was to create a blended program assignment to provide all second-year teacher candidates with the opportunity to learn how to serve as peer mentors to students just entering the teacher education program.
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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 | 0,025 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».