“Anyone can be a mentor”: tracing teacher candidates’ understanding of their emerging mentoring practice and identity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In this research paper, I create and test a model of peer mentoring at a Canadian faculty of education that created spaces for candidates to pursue topics of interest through inquiry in communities of practice (CoPs). The study offers insight into how teacher candidates’ conceptualization of mentoring changed as they participated in the model under study. Design/methodology/approach First-year teacher candidates (n = 18) participated in voluntary CoPs over eight months. In addition to audio recordings of the CoPs, the data draws from two rounds of interviews and notes from a researcher journal. The analysis examined candidates’ practices by looking at how they performed mentorship and how they recognized mentorship. Findings The findings demonstrate how candidates’ understanding of mentoring changed throughout the eight months. While candidates used criteria such as quantity of experience to identify potential mentors in the initial phase, continued participation in the CoPs eventually resulted in candidates identifying each other as mentors. Nevertheless, candidates still struggled to recognize themselves as mentors. Originality/value Although previous models of peer mentoring in initial teacher education have shown potential for teacher candidates to try out new roles and identities, the findings from this study are unique because they demonstrate how an informal mentoring practice can emerge between candidates at the same stage in their studies.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».