What peer mentoring taught us about undergraduate and postgraduate partnerships
Notice bibliographique
Résumé
In August 2017, two students and I (Jennifer) commandeered an empty conference room to draft the outline for what would become Grand Canyon University's (GCU) peer mentoring initiative.We envisioned peer mentoring as a curricular endeavor, where peer mentors (PMs) would attend first-year writing classes alongside enrolled students to model student behavior, facilitate discussions, and offer feedback.Because GCU already had instructional assistants (IAs) who are similar to graduate teaching assistants (GTAs) at other universities, clear distinctions were drawn between IA and PM job responsibilities to assuage administrative concerns about potential Family Education Rights and Privacy Act (FERPA) violations.Grading and classroom management, for example, were IA responsibilities; PMs were explicitly restricted from these activities.With PM duties codified, we secured administrative approval.That same semester, PMs entered the classroom.Things looked rosy from a partnership perspective.Students and faculty collaborated from the outset and grew from pedagogical partners to research partners: one of the originating PMs co-authored an article about peer mentoring (Santos & Sims, 2020).Enrolled students were usually delighted to work with PMs and forged closer relationships with me in part because of the PMs.However, I had neglected an important aspect of partnership: the IAs.At no point were IAs present in planning and development, so PMs and IAs found themselves in classrooms together with no purposeful integration.Perhaps predictably, one IA seemed to feel threatened by the PM.Seeking to protect the PM, I worked privately with the IA that semester.In subsequent semesters, I introduced new IAs to the concept of PMs during preliminary meetings.After this one incident, things seemed to smooth out.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,025 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,023 |
| Communication savante | 0,018 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».