Mentoring Graduate Students Online: Strategies and Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of online graduate programs, and more recently, higher education institutions’ moves to online interactions due to the COVID-19 crisis, have led to graduate student mentoring increasingly occurring online. Challenges, strategies, and outcomes associated with online mentoring of graduate students are of primary importance for the individuals within a mentoring dyad and for universities offering online or blended graduate education. The nature of mentoring interactions within an online format presents unique challenges and thus requires strategies specifically adapted to such interactions. There is a need to examine how mentoring relationships have been, and can best be, conducted when little to no face-to-face interaction occurs. This paper undertook a literature review of empirical studies from the last two decades on online master’s and doctoral student mentoring. The main themes were challenges, strategies and best practices, and factors that influence the online mentoring relationship. The findings emphasized the importance of fostering interpersonal aspects of the mentoring relationship, ensuring clarity of expectations and communications as well as competence with technologies, providing access to peer mentor groups or cohorts, and institutional support for online faculty mentors. Within these online mentoring relationships, the faculty member becomes the link to an otherwise absent yet critical experience of academia for the online student, making it imperative to create and foster an effective relationship based on identified strategies and best practices for online mentoring.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle