Mentoring and professional identity formation for teaching stream faculty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Peer-to-peer (P2P) mentorship has been identified as an important component of professional identity formation in higher education (HE). This may be especially true for education-focused or teaching stream (TS) faculty to thrive in times of changing organizational structures and work environments. The purpose of this paper is to present a critical reflection on the experiences in a faculty P2P mentoring for teaching program and considers the ways in which such programs can influence professional identity formation among TS academics. Design/methodology/approach In this paper, a matched faculty mentorship pair from Nursing and Chemistry disciplines uses critical reflection as a process of inquiry to interpret their experiences of building and sustaining an effective mentoring relationship as part of the P2P program, and to consider implications for professional identity formation and the Scholarship of Teaching and Learning. Findings Through the P2P program, the authors discovered that establishment of clear goals, a commitment to teaching and mentoring processes, and a mutual desire to build a relationship based on authenticity and reciprocity resulted in positive short- and long-term impacts on instructional practices. Professional identity was strengthened through intentional engagement and the opportunity to connect with like-minded peers, contributing to a renewed sense of confidence and commitment. Originality/value Interest in examining professional identity formation in HE has been growing over the past decade. This paper is novel in the critical reflection on a structured peer mentorship initiative through the lens of professional identity formation, with implications for planning and executing mentoring programs for TS faculty.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| 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 | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».