Mentoring Experience at University Level: EFL Mentees' Perceptions and Suggestions
Notice bibliographique
Résumé
The research paper aims to investigate EFL mentees' perceptions of mentoring experience in one of the Higher Education institutes in the Kingdom of Saudi Arabia in the Academic years 2019 and 2020. The mentoring experience includes four domains: the mentorship program, mentors' roles and responsibilities, benefits of mentoring, and barriers to mentoring. The researcher attempted to answer two questions. The first explores the mentees' perceptions of the mentoring experience, and the second question attempts to find out the mentees' suggestions to make the mentoring experience more effective. A questionnaire of 4- Likert scale was used to collect data from thirty-three newly recruited instructors to answer the first question. The mentees were also asked to add their suggestions for the betterment of mentoring experiences as an answer to the second question. Descriptive statistics in the form of means, standard deviation, and percentages were used to analyze the collected data. The findings revealed that the mentees were satisfied with the mentoring experience. They have a positive attitude towards the mentorship program and the mentor's roles and responsibilities. However, a few mentees have certain concerns regarding some factors related to their mentoring experience. These were highlighted and discussed under each domain. In addition, the mentees had a number of suggestions that would contribute to having a more effective mentoring experience. Based on the findings, the researcher presented a number of conclusions and recommendations.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».