Four supervisory mentoring practices that support online doctoral students’ academic writing
Notice bibliographique
Résumé
Academic writing in both face-to-face and online environments is often fraught with tension, emotion, and challenge. The quality of doctoral students’ online academic writing experiences can be a difference maker in the successful completion of programs. This study examines how mentoring practices support online doctoral students’ academic writing, building on prior research that identified five enabling factors of effective online doctoral supervision, with a focus on cultivating a collaborative online community of support for academic writing. Using a comparative case study approach, interviews with five recently completed faculty of education doctoral graduates at a large university in western Canada were analyzed to identify four mentoring supervisory practices that support online doctoral students’ academic writing: (a) fostering a trusting, supportive community of practice; (b) engaging in regular synchronous meetings combined with iterative cycles of mentoring and scaffolding; (c) using coursework and program structures as a springboard for writing; and (d) providing diverse models of academic writing. Central to the effectiveness of the four online supervisory mentoring practices was the notion of trust which enabled students to develop their academic writing skills, scholarly identities, and successfully complete their doctoral degrees. This study is significant for identifying supervisory mentoring practices that led to students’ sense of gratitude and flourishing, further highlighting how crucial relational trust is for online doctoral students’ academic writing.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».