Undergraduate curricular peer mentoring programs : perspectives on innovation by faculty, staff, and students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The History and Scope of Curricular Peer Mentoring Programs Tania S. Smith Chapter 1: Defining Features of Curricular Peer Mentoring Programs Tania S. Smith Chapter 2: Discipline-Focused Peer Mentoring: Peer Teaching in Biology at the University of British Columbia Carol Pollock Theory and Practice: Lave and Wenger on Communities of Practice Tania S. Smith Chapter 3: Peer Mentoring in a Team-Taught Interdisciplinary Course: Engaging the 21st Century Student Through Peer-Led Learning Tina Pugliese, Tamsin Bolton, Veronika Mogyorody, Jill Singleton-Jackson, Robert Nelson & Ralph H. Johnson Theory and Practice: Student Engagement Tania S. Smith Chapter 4: Peer Mentoring in Large-scale First-year Programs: Academic Peer Mentors in First-year Courses at the University of Texas at Austin Jennifer L. Smith Theory and Practice: Tinto and Wenger on Learning Communities Tania S. Smith Chapter 5: Peer Mentoring in a Technical Institution: Undergraduate Mentoring in Software Engineering Sanjay Goel Theory and Practice: Vygotsky's and Bloom's Theories Tania S. Smith Chapter 6: Hosting Peer Mentors in a Senior Interdisciplinary Course: Notes from a Pre-History of Peer Mentoring at the University of Calgary Marcia Jenneth Epstein Theory and Practice: Bruffee on Collaborative Learning Tania S. Smith Chapter 7: Supporting Peer Mentors: Recruiting, Educating and Rewarding Peer Mentors Kate Zier-Vogel and Andrew Barry Theory and Practice: Peer Mentor Education Through Service-Learning Tania S. Smith Chapter 8: Case Studies of Conflict and Collaboration: Supporting Teaching Assistants Who Work with Peer Mentors Bryanne Young Theory and Practice: Teaching Teams with Graduate and Undergraduate Assistants Tania S. Smith Conclusion: Program Development and Sustainability Tania S. Smith
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 découle