Re-Invigorating Mid-Career Faculty at a Canadian Mid-Sized College: Strategies for Professional Development and Mentorship
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».