On Becoming an Effective Mentor in Adult Education—Investigating the Perceptions of Greek Adult Educators
Notice bibliographique
Résumé
Interest in mentoring, which is an innovative method in adult education (CEDEFOP, 2013), has been growing rapidly in Europe, especially since the Lisbon European Council in 2000. In Greece, this interest has found expression either through the development of educational material in the context of adult educator training programmes, or the investigation of the mentoring needs of adult learners (Koutsoukos, 2021). In spite of the obvious fact that the mentor plays a key role in ensuring that the mentoring process is constructive and successful, there has been little research to date on the attributes of an effective mentor in adult education. The present study, using multimethod research, examined the perceptions of 337 Greek adult educators as to what characteristics constitute an effective mentor, as well as the role and the selection criteria of a successful mentor. The findings indicated that the key qualities of an effective mentor were: having sufficient training in adult education and mentoring, teaching, communication and relational skills, as well as having a positive attitude to lifelong learning and a willingness to innovate. In addition, the role of an effective mentor was perceived by the study participants as being a trainer, a model teacher, as well as an equal partner.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».