Positive Academic Supervision: A Case Study in a Tourism Undergraduate Course at a Public University in the State of Paraná, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
This report of experience describes took place in the academic context and aimed to study the relationship between an academic advisor and their student. The research problem emerged from the positive and negative experiences of two of the authors, during their timeas students under supervision at the university. In 2018, these authors had the opportunity, as advisors, to apply techniques to carry out positive supervision. The objective of this report was to present positive experiences of academic supervision for the production of a thesis for the undergraduate course of Tourism of a public university in the state of Paraná, Brazil. This study was carried out in 2018, and involved the supervision of two students, with thirteen steps, as described in this report. The results of the supervision were two undergraduate theses that were approved and received praise, and two students who were satisfied with the process. As practical implications, we observed that when the advisor and student are bothclear as to the student's role as the protagonist of the process, the teaching-learning process generates results in terms of knowledge construction and application of this knowledge in the studied context. Thus, positive supervision can improve the student's professional and/or social context. In the cases studied here, the students and their advisors worked together from the start of development of the undergraduate thesis; and shared their empirical and scientific knowledge.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».