Support, Mentorship and Well-Being in Canadian and Croatian Faculties of Education: Professor and Student Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this quantitative study was to examine professors’ and Master of Education (MEd) students’ well-being, support, academic self-efficacy and mentorship in Canada and Croatia. Overall, 118 professors and 98 MEd students from three universities in Canada and three universities in Croatia completed the online surveys in English and Croatian, respectively. The frameworks of self-determination theory and relational cultural theory informed interpretation of our findings. Results suggest that for professors in both countries, personal support, professional support and academic self-efficacy predict professional well-being. Only personal support predicts personal well-being in Canadian professors, while personal support and academic self-efficacy predicts personal well-being in Croatia. Personal and professional support was also associated with positive mentorship practices in Canada. Students in both countries, who felt supported professionally and personally, reported greater professional and personal well-being respectively. Self-efficacy may make a difference for Croatian students but seemed to have little unique impact on Canadian students. Studying part-time in Canada was associated with higher personal and professional well-being but was associated with lower personal well-being in Croatia. Mentorship practices seemed to have little effect on well-being in either country. Overall, professors reported higher well-being and support than M.Ed. students. We conclude with recommendations that would be informative for university administrators, graduate programs, and services interested in the well-being of professors and graduate students.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».