Learning to work together: conceptualizing doctoral supervision as a critical friendship
Notice bibliographique
Résumé
Faculty supervision has been identified as a critical component of doctoral student socialization in both the higher education and physical education literature. Nevertheless, few faculty members receive explicit training for supervisory roles, and few published scholarly articles discuss the process through which faculty members develop supervisory practices. Drawing from occupational socialization theory, and adopting self-study of teacher education practices as a methodology, the current study sought to understand how Kevin, a faculty member in physical education, developed, articulated, and enacted what it meant to be a student-centered doctoral supervisor while navigating the power dynamics involved in supervision. Kevin was in his second year in a tenure-track faculty position at the beginning of the study, and was in the process of taking on additional roles related to doctoral supervision. Tim, a faculty member at a different university with experience supervising doctoral students, served as Kevin’s critical friend. The dataset included Kevin’s reflective journal and critical friend conversations with Tim, which were analyzed in reference to key turning points. Kevin came to frame doctoral education as a form of critical friendship, which he defined as including three key elements: (a) finding a balance when supporting students, (b) maintaining social relationships with students, and (c) giving up control and allowing students to struggle. The results of this study highlight the difficulties and benefits of critically examining one’s own practice in the context of doctoral supervision and provide recommendations for others who engage in supervisory roles.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,046 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».