Canadian Senior Student Affairs Officers’ Perspectives and Experiences Working in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
The changing higher education landscape requires Senior Student Affairs Officers (SSAOs) to have dynamic and diverse competencies and skills to lead this complex work; however, there is limited research examining perceptions of skills needed for Canadian SSAOs. This article identifies skills and competencies required for this leadership role as well as issues and trends facing the field of Student Affairs and Services in Canada. Drawing on data from 75 respondents to the 2022 SSAO Survey representing Canadian universities and colleges, findings show that the top competencies required of an SSAO are diversity, communication, and student development. SSAOs also identified the signals, trends, and drivers facing current and future SSAOs in the field, including responding to students and academics, online learning and services, and mental health and well-being. Results also showed the types of professional development most valued by SSAOs were in-person workshops and mentoring relationships. A unique contribution of this research was gathering SSAOs’ assessments of their competencies related to Indigenization, decolonization, and reconciliation. Participants reported confidence regarding doing land acknowledgements, supporting Indigenous students in finding resources, being open to Indigenous ways of knowing, and expanding their own understanding. They also identified the need for more training to develop relationships with community, human resources strategies for recruitment and retention of Indigenous staff, and fiscal plans and policies for Indigenous student services. The study also considers the implications of leadership training and development for the next generation of SSAO leaders. This study highlights the need for ongoing research into SSAO competencies and the professionalization of the field, as well as the role of research in making evidence-based decisions within Student Affairs and Services.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».