Educational Leadership in Teaching Excellence (EnLITE): A Peer-Driven Faculty Development Program
Notice bibliographique
Résumé
Educational Leadership in Teaching Excellence (EnLITE) is an 11-month faculty development program at the University of Guelph, Ontario. Created and led by faculty members and educational developers, EnLITE is designed to engage participants in the principles, practice and theory of teaching and learning in higher education and to promote a learner-centred approach to teaching. Participants critically examine and discuss scholarly topics on teaching and learning and in their own disciplines; collaborate with one or more teaching mentors; engage in peer classroom observation; and participate in other teaching-related activities informed by their individual learning plans. Our objective was to determine the perceived impact of EnLITE on participants’ teaching-related practices and experiences. We collected pre-, post- and one-year post-program quantitative and qualitative survey responses from each of the 2014-2015, 2015-2016 and 2016-2017 EnLITE cohorts (N = 17 participants representing a variety of disciplines; 71% female). There were significant improvements in participants’ perceived teaching practices related to critical self-reflection (13% increase from pre- to one-year post-program), student engagement (+28.2%), collaborative learning (+31%) and learner-centred pedagogy (+22.9%, all p < 0.05). There was little to no change in use of technology, student assessment, leadership, participation in communities of practice, or dissemination of teaching-related scholarship. These results provide empirical evidence of the effectiveness of a peer-driven faculty development program in promoting a learning-centred approach to teaching. Future research should determine whether these changes translate into improved student learning, and whether such programs demonstrate longer term improvements in engagement in teaching-related leadership, communities of practice and dissemination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».