“A Group of People to Lean On and Learn From”: Graduate Teaching Assistant Experiences in a Pedagogy-Focused Community of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Graduate teaching assistants (GTAs) influence undergraduate STEM students’ learning and experience because they teach most lab sections across STEM disciplines. Despite GTAs’ central role in lab teaching, their training is often focused on policies and expectations, rather than teaching effectively. In this study, we took a community of practice (CoP) approach to learning and facilitated a semester-long, pedagogy-focused CoP to address the lack of pedagogical development and support for GTAs. Our purpose was to collect, describe, and develop our understanding of the experiences of GTAs participating in our CoP while teaching reformed undergraduate exercise physiology labs. CoP members completed an asynchronous, SoTL-informed micro-course focused on evidence-informed teaching practices and active student learning support, which was then debriefed at the first CoP meeting. Each subsequent weekly meeting featured 30 minutes of CoP members reflecting on, discussing, and helping each other improve their teaching practices. At the end of the semester, we conducted semi-structured interviews with GTAs to learn about their experiences in the CoP and teaching. We found reflecting on and talking about their teaching was a novel experience for GTAs. They also described implementing teaching practices that were new to them, exercising autonomy, developing confidence, approaching teaching philosophies, and their experiences with psychological safety. Our findings suggest facilitating weekly reflection on teaching in a CoP can provide GTAs with opportunities to develop their teaching practices in meaningful, practical, and (sometimes!) enjoyable ways.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».