A collaborative approach to developing transferable teaching skills among student workshop facilitators
Notice bibliographique
Résumé
The teaching assistant program at the University of Windsor facilitates opportunities for students to develop leadership capacity, creativity, and pedagogical knowledge. This study explored the skills that student workshop facilitators were developing and/or enhancing, and how these skills might be used outside of teaching-related duties. Data from former student workshop facilitators were collected through an online survey (n = 15) and semi-structured interviews (n = 6). The results indicated that participants developed a range of teaching-related skills through leading teaching and learning workshops. The knowledge and skills facilitators garnered often resulted in them being perceived as teaching and learning leaders amongst their peers. Further, participants emphasized that leading workshops provided a unique opportunity to practice, increased their confidence, and led them to apply their skills in academic and non-academic endeavours.
 
 Le programme d’assistanat d’enseignement de l’Université de Windsor aide les étudiants à acquérir des compétences en matière de leadership, de créativité et de connaissances pédagogiques. Dans notre étude, nous nous penchons sur les compétences que les étudiants animateurs d’ateliers ont assimilées ou affinées et nous nous demandons comment ces acquis peuvent être transposés à d’autres tâches en dehors de l’enseignement. Au moyen d’un sondage en ligne (n = 15) et d’entrevues semi-structurées (n = 6), nous avons recueilli les données provenant d’étudiants ayant animé des ateliers. Les résultats indiquent que les répondants ont développé diverses compétences liées à l’enseignement en animant des ateliers portant sur l’apprentissage et sur l’enseignement. Grâce aux connaissances et aux compétences acquises, les animateurs étaient souvent considérés par leurs pairs comme des leaders en matière d’apprentissage et d’enseignement. De plus, les répondants ont souligné le fait que l’animation d’atelier leur avait donné l’occasion d’exercer leur pratique, de gagner en confiance et d’appliquer leurs compétences en contexte universitaire et non universitaire.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».