Mentoring Matters in Workplace: The Impact of Formal Mentoring Program on EFL Instructors’ Performance at ELI, King Abdulaziz University, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
An unprecedented acceleration in globalization, cross-culture integration and intensified innovation are a few elements that have triggered the need for availability of mentoring as the professional identity of any institution of higher learning. It has got the status of a foundation stone of mutual accomplishments between universities in the provision of teacher development. Therefore, this research study was carried out to evaluate the experiences of faculty members who participated in a formal mentoring program organized by the English Language Institute (ELI) at King Abdulaziz University (KAU) from 2017 to 2019. In this mixed-method study, a questionnaire and semi-structured interviews were used to gather data in order to respond to questions connected to the effectiveness of the mentoring program for mentors and mentees. The study particularly sought to discover the character of the work issues discussed and the worth judged by participants as emerging from their contribution to a programmed mentoring correlation. Data analysis transpired that mentoring promoted all of those who participated in the program. The study concluded that mentoring could assist in constructing capability in two ways: featured and standardized mentoring of trainee teachers through overt mentoring practices, and demonstrating and deconstructing teaching methods and practices for mentors' pedagogical progression. This study emphasizes the worth and value of the formal mentoring program as a valued and fitting professional development approach.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».