Exploring Faculty Developers’ Experiences to Inform Our Understanding of Competence in Faculty Development
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Now a mainstay in medical education, faculty development has created the role of the faculty developer. However, faculty development research tends to overlook faculty developers' roles and experiences. This study aimed to develop an empirical understanding of faculty developer competence by digging deeper into the actions, experiences, and perceptions of faculty developers as they perform their facilitator role. METHOD: A constructivist grounded theory approach guided observations of faculty development activities, field interviews, and formal interviews with 31 faculty developers across two academic institutions from 2013 to 2014. Analysis occurred alongside and informed data collection. Themes were identified using a constant comparison process. RESULTS: Consistent with the literature, findings highlighted the knowledge and skills of the faculty developer and the importance of context in the design and delivery of faculty development activities. Three novel processes (negotiating, constructing, and attuning) were identified that integrate the individual faculty developer, her context, and the evolution of her competence. CONCLUSIONS: These findings suggest that faculty developer competence is best understood as a situated construct. A faculty developer's ability to attune to, construct, and negotiate her environment can both enhance and minimize the impact of contextual variables as needed. Thus, faculty developers do not passively experience context; rather, they actively interact with their environment in ways that maximize their performance. Faculty developers should be trained for the adaptive, situated use of knowledge.
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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 | 0,031 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».