Expanding the Research Horizon in Higher Education: Master's Students ' Perceptions of Research Assistantships
Notice bibliographique
Résumé
This study explores how effectively current research assistantships impart research methods, skills, and attitudes; and how well those experiences prepare the next generation of researchers to meet the evolving needs of an ever-expanding, knowledge-based economy and society. Through personal interviews, 7 graduate student research assistants expressed their perceptions regarding their research assistantships. The open-ended interview questions emphasized (a) what research knowledge and skills the graduate students acquired; (b) what other lessons they took away from the experience; and (c) how the research assistantships influenced their graduate studies and future academic plans. After participants were interviewed, the data were transcribed, memberchecked, and then analyzed using a grounded theory research design. The findings show that research assistantships are valuable educational venues that can not only promote research learning but also benefit research assistants ' master's studies and stimulate reflection regarding their future educational and research plans. Although data are limited to the responses of 7 students, findings can contribute to the enhancement of research assistantship opportunities as a means of developing skilled future researchers that in tum will benefit Canada as an emerging leader in research and development. The study is meant to serve as an informative source for (a) experienced researchers who have worked with research assistants; (b) researchers who are planning to hire research assistants; and (c) experienced and novice research assistants. Further, the study has the potential to inform future research training initiatives as well as related policies and practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».