Exploring professors’ experiences supporting graduate student well-being in Ontario faculties of education
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore Ontario education professors’ perceptions of well-being, document ways in which they support graduate students’ well-being and discuss perceived challenges in doing so. Design/methodology/approach A basic interpretative design was used, with participants consisting of seven (four females, three males) tenured professors from five faculties of education in Ontario, Canada. Participants completed one to two semi-structured interviews. Interviews were audio recorded, transcribed for member checking and read holistically to identify emergent themes across participants. Findings Participants provided multifaceted representations of well-being and reported that supporting graduate students’ psycho-socio-emotional well-being was a critical aspect of their role. They discussed the intentional use of specific strategies including creating inclusive learning environments, nurturing caring relationships, providing academic accommodations and promoting relevant on-campus supports and services. Finally, participants identified factors that challenged their abilities to support graduate students’ wellness including institutional norms and expectations, shifting student demographics and uncertainties with respect to professional capacities. Practical implications Graduate student mentorship should be included in the faculty reward system. The provision of private, specialized services offered by trained personnel is also recommended. Future research is needed to explore faculty experiences supporting and mentoring diverse groups of graduate students. Originality/value While limited in participant numbers and educational jurisdiction, this research extends current mentoring models by adding a mental health and well-being component, thus bridging gaps between well-being and graduate mentorship in higher education.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».