Program SAGES: Promoting collaborative teaching development through graduate student/faculty partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Each year, graduate students shoulder hours of instructional time with undergraduate students and some have more contact hours with students than academic staff in large introductory undergraduate courses. However, many graduate students are given minimal opportunities for teaching development, and there is a great need to help them develop a scholarly and reflective teaching practice (Kenny et al., 2014; Chick & Brame, 2015). Enhancing the teaching skills of graduate students is a critical investment that will also create a culture of educational leadership, and foster innovation and teaching development. To support STEM graduate students in the development of an evidence-based teaching practice, we designed and implemented the SAGES Program (SoTL Advancing Graduate Education in STEM) at a research-intensive university. This program was designed to provide graduate students with opportunities to learn about scholarly teaching and learning (SoTL) within the context of STEM through a semester-long course, followed by a semester-long practicum. The practicum gives graduate students an opportunity to apply their learning in an undergraduate class, in partnership with a faculty member acting as a mentor. Through a mixed-methods approach based on the use of semi-structured interviews and pretest and posttest surveys (DeChenne et al., 2012; Trigwell and Prosser, 2004), we will show that SAGES not only increased teaching self-efficacy, knowledge and skills in graduate students, but also led to collaborative teaching development for both mentors and mentees. We will also invite participants to conceptualize how such a program could be designed for their own institutions.\nChick, N. L. & Brame, C. (2015). An investigation of the products and impact of graduate student SoTL programs: observations and recommendations from a single institution. International Journal for the Scholarship of Teaching and Learning, 9(1), article 3.\nDeChenne, S. E., Enochs, L. G., & Needham, M. (2012) Science, technology, engineering, and mathematics graduate teaching assistants teaching self-efficacy. Journal of the Scholarship of Teaching and Learning, 12(4), 102-123.\nKenny, N., Watson, G. P. L., & Walton, C. (2014) Exploring the context of Canadian graduate student teaching certificates in university teaching. Canadian Journal of Higher Education, 44(3), 1-19.\nTrigwell, K. & Prosser, M. (2004) Development and use of the approaches to teaching inventory. Educational Psychology, 16(4), 409-424.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».