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Enregistrement W7023994991

Re-Invigorating Mid-Career Faculty at a Canadian Mid-Sized College: Strategies for Professional Development and Mentorship

2022· article· en· W7023994991 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipMentorshipProfessional developmentFaculty developmentProfessional learning communityHigher educationProfessional studiesScholarship of Teaching and Learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mid-career faculty (MCF) currently comprise a predominant number of faculty at higher education institutions. Mid-career faculty applies to those individuals who have been teaching within post-secondary education for more than five years but are still more than five years from retirement. As faculty move into this middle phase of their career, there tends to be fewer opportunities for professional development, reduced opportunities for advancement or leadership, and a lack of mentorship. These decreased opportunities lead to a decrease in MCF job satisfaction. At Riverside College (a pseudonym) a significant percentage of the faculty leaving the college in the last few years have been MCF. In this organizational improvement plan (OIP), I explore what strategies will support the development of MCF at a mid-sized community college in Western Canada, that will lead to increased engagement and retention. Within the OIP I will use a combination of Appreciative Inquiry, the Plan-Do-Study-Act cycle, and ADKAR® to guide the change. I will draw on perspectives from an interpretive lens and use both distributive and authentic leadership approaches. The solution chosen to address the problem of practice is to develop specific MCF professional development and mentorship as a retention strategy. One example of professional development is the scholarship of teaching and learning (SoTL). Scholarship of teaching and learning is a process for faculty to focus their professional development in mid-career. Educational developers responsible for faculty professional development support MCF to examine their teaching practices and move from scholarly teaching to scholarship of teaching and learning.\nKeywords: mid-career faculty (MCF), retention, professional development, educational developer, leadership, scholarship of teaching and learning (SoTL).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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