Threshold concepts in group-based mentoring and implications for faculty development: A qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The literature on faculty development programs for mentors is scarce. This study examines mentors' experiences and challenges, with the aim of identifying threshold concepts in mentoring. It also discusses the implications for the faculty development of mentors. METHODS: Semi-structured interviews solicited personal narratives and reflections on mentors' lived experiences. Data analysis was guided by the threshold concepts framework allowing for the identification of significant and transformative shifts in perspectives. RESULTS: We interviewed 22 mentors from two Norwegian and one Canadian medical school with group-based mentoring programs. The mentoring experience involved four significant threshold concepts: focusing on students' needs; the importance of creating a trusting learning space; seeing oneself through the eyes of students; and aligning mentor and physician identities. CONCLUSION: Taking on a mentor role can provoke personal and professional dilemmas while also sparking growth. The trajectories of developing as a mentor and as a professional physician may be seen to mutually validate, mirror and reinforce each other. Faculty development programs designed specifically for mentors should aim to stimulate reflection on previous learning experiences and strive for a successful alignment of the distinct pedagogical and clinical content knowledge required to fulfill various professional roles.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».