Doctoral Programs in Entrepreneurship: Building Cognitive Apprenticeships
Notice bibliographique
Résumé
This paper applies a supply-side perspective to entrepreneurship education research and explores the socialization process for students in entrepreneurship doctoral programs in the United States (US). It presents the challenges facing higher education regarding how academia prepares future professors to teach. The paper proceeds to build a new model by integrating concepts of cognitive apprenticeship with theories of socialization and considers how it can be used to address these concerns. Our research questions explore different types and stages of socialization, and our theory development presents a combined framework integrating socialization with cognitive apprenticeship. The paper then introduces the methodology for the study, a tripartite design that uses marketing documents/websites, as well as behavioral event and perception interviews. It discusses the results of the data as they relate to an ideal cognitive apprenticeship model. The work illustrates that there is much to do to improve educator development in doctoral programs. We discuss the conceptual contributions of our work illustrating the value of our model in entrepreneurship education, as well as highlighting its value in other research contexts. Seven recommendations are presented, intended to help enhance the way US programs in entrepreneurship embed the cognitive apprenticeship of educators into the learning process for future professors. Our primary contribution is to demonstrate how a cognitive apprenticeship model can be used to address entrepreneurship educator development concerns in doctoral programs, while avoiding significant changes or unreasonable investments in existing programs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».