College instructor education: A model for effective student learning.
Notice bibliographique
Résumé
The interconnection between teaching and learning in higher education has been the subject of academic investigation for some time. However, within the community college context, the effectiveness of pedagogically trained instructors on student learning has remained an under-examined area of scholarly research. This study advances a greater understanding regarding the importance of quality teaching within the community college system in Ontario and explores how institutional policy and practices support or impede the promotion of quality teaching.
 A mixed methods sequential explanatory design was employed at a Toronto college to gauge the perspectives of participants in three sub-groups of the College strata: administrators, instructors, and students. A pragmatic approach was utilised from which multiple methods of data collection (i.e., semi-structured interviews, focus groups, and online questionnaires) were selected to exhaustively address the primary research question.
 Key findings revealed that formal academic development in pedagogical education was perceived by the majority of participants as foundational to effective teaching practice and that more comprehensive academic development was needed to improve both current practice and student academic achievement. Most instructors and students concurred that learner-centred approaches, both in class and in field placements, led to a deeper level of learning. From a leadership standpoint, participants also believed that college policies and practices were misaligned with promoting quality instruction and that greater progress towards alignment was necessary; thus, there were serious leadership implications. This study adds to the current instructor education discourse by providing impetus for institutional change towards the professionalisation of college instructors and also recognises the inextricable tie between instructor education and student learning.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».