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Enregistrement W3133743814 · doi:10.20343/teachlearninqu.9.1.26

A Developmental Framework for Mentorship in SoTL Illustrated by Three Examples of Unseen Opportunities for Mentoring

2021· article· en· W3133743814 sur OpenAlexaff
Jennifer C. Friberg, Mandy Frake-Mistak, Ruth L. Healey, Shannon Sipes, Julie Mooney, Stephanie Sanchez, Karena L. Waller

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversity of AlbertaYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipOperationalizationScholarship of Teaching and LearningScholarshipOrder (exchange)Mathematics educationPsychologySociologyTeaching methodEpistemologyMedical educationTeaching and learning centerPolitical scienceMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentoring relationships that form between scholars of teaching and learning occur formally and informally, across varied pathways and programs. In order to better understand such relationships, this paper proposes an adapted version of a three-stage model of mentoring, using three examples of unseen opportunities for mentoring in the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) to illustrate how this framework might be operationalized. We discuss how the adapted framework might be useful to SoTL scholars in the future to examine mentorship and how unseen opportunities for mentoring might shape how we consider this subset of mentorship going forward.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,209
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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