Skoči do osrednje vsebine

Mentorski odnos v kontekstu znanstvenega sodelovanja in produkcija znanja

Splošne informacije

Šifra: J5-3101
Obdobje: 1.10.2021 - 30.9.2024
Letni obseg: 0,39 FTE | 2021
Vodja projekta na FDV: doc.dr. Luka Kronegger
Sofinancerji: ARIS
Veda: Družboslovje

Vsebinski opis projekta

IZHODIŠČA: V sodobni znanosti je znanstveno sodelovanje (ZS), interakcija med znanstveniki in njihovimi znanstvenimi sodelavci, eden ključnih procesov, ki omogoča oblikovanje in diseminacijo znanstvenih spoznanj. Znanstvena spoznanja so temeljni gradnik družbenih in znanstvenih inovacij. V predlaganem projektu se zato osredotočamo na mentorski odnos med dvema ali več raziskovalci (tj. mentor in mentoriranec), kot specifično obliko ZS v kontekstu visokošolskega izobraževanja in vlogo tega tega procesa pri produkciji znanja. PREDSTAVITEV PROBLEMA: Koncepta ZS in mentorskega odnosa (v kontekstu visokošolskega izobraževanja) sta bila do sedaj dobro raziskana kot ločena fenomena. Obstoječe študije sicer upoštevajo dejstvo, da mentorski odnos pomembno determinira znanstveno pot, uspešnost in izkušnje mentoriranca, a se praviloma ne osredotočajo na vsebinske vidike (produkcijo znanja) znanstvenega delovanja raziskovalce, ki so vpeti v mentorski odnos. RAZISKOVALNI CILJI: (1) Oblikovati in evalvirati merske inštrumente za merjenje individualnih in institucionalnih dejavnikov, ki vplivajo na naravo mentorskega odnosa v kontekstu visokošolskega izobraževanja. (2) Identificirati različne karierne poti mentorirancev skozi čas in analizirati mentorski odnos na različnih družbenih ravneh (mikro, mezo in makro). (3) Proučiti vpliv osebnih značilnosti ter sistemskih in pravnih predpisov, ki bi lahko predstavljali priložnosti in ovire v mentorskem odnosu in medsebojnem sodelovanju. (4) Proučiti pojave skozi prizmo ustvarjanja znanstvenega vedenja in prenosa le-tega preko generacij ter jih nadalje umestiti v prostor znanja discipline. S pomočjo slednjega pridobiti uvid v proces produkcije znanja. METODE: Glavni cilji projekta bodo naslovljeni z vrsto kvalitativnih in kvantitativnih metodoloških pristopov ter s kombinacijo različnih tehnik zbiranja podatkov (npr. poglobljeni intervjuji, anketa, pridobivanje podatkov iz bibliografskih informacijskih sistemov) in metod analize podatkov (npr. tematska induktivna analiza, multivariatna analiza, bločno modeliranje dinamičnih omrežij, večnivojsko modeliranje strukturnih modelov). Poglavitni metodološki prispevki projekta so pričakovani na področju analize socialnih omrežij s prilagoditvijo metod za analizo časovnih omrežij, bločnega modeliranja in razvoja merskih instrumentov. POMEMBNOST IN VPLIV: Projekt predstavlja inovativno interdisciplinarno študijo. Rezultati bodo pomembno doprinesli k razumevanju dinamike mentorskih odnosov, kot integralnega dela ZS, v povezavi s produkcijo znanja. Hkrati bodo definirali prednosti in pomanjkljivosti formalnega sistema, kot tudi lokalnega okolja, v katerem raziskovalci delujejo, da bi podali iniciative in priporočila za doseganje stabilnega in stimulativnega okolja,ki bo omogočalo razvoj celotnega sistema znanosti. Poleg prispevka k temeljni znanosti, ima projekt tudi aplikativne vrednosti: rezultati projekta bodo lahko neposredno aplicirani v razvoju Doktorske šole Univerze v Ljubljani in evalvirani v sodelovanju z društvom Mlada akademija. ORGANIZACIJA IN IZVEDLJIVOST: Podatki o omrežjih sodelovanj bodo pridobljeni iz obstoječih podatkovnih baz, zato bo več poudarka na zbiranju podatkov z anketo, zbiranju kvalitativnih podatkov in grajenju primernih raziskovalnih modelov. Neformalno sodelovanje z Doktorsko šolo Univerze v Ljubljani in društvom Mlada akademija bo omogočilo neposreden vir evalvacije rezultatov tekom izvajanja projekta.

Faze projekta in njihova realizacija

Raziskava bo organizirana v medsebojno povezane delovne sklope z eno ali več nalogami. Vsaka delovni sklop bo obravnavan kot manjši raziskovalni projekt s specifičnimi rezultati, ki bodo uporabljeni v sledečih delovnih sklopih ali za doseganje cilja raziskovalnega projekta. Delovni sklopi so sledeči: - razvoj teoretskega modela (DS1); - analiza omrežij sodelovanj (DS2); - analiza kognitivnih omrežij (DS3), - kvalitativni poglobljeni intervjuji in analiza podatkov(DS4); - zbiranje in analiza podatkov ankete (DS5); - integracija izsledkov (DS6); - vodenje projekta in diseminacija(DS7). Poleg uradno določenih interdisciplinarnih članov ekipe bo ekipo dopolnila prof. Anuška Ferligoj (02456). Neuradni dogovori o sodelovanju so bili sklenjeni z društvom Mlada akademija, Doktorske šole Univerze v Ljubljani in Social Networks Lab (ETH Zürich). DS1 – Razvoj teoretskega modela Opis: Ta delovni sklop želi pridobiti obširen pregled literature in razviti začetni, holistični teoretski model, ki se ga bo analiziralo in izboljšalo tekom raziskovalnega projekta. Naloga 1. Pregled literature: Da bi presegli obstoječe izsledke raziskav, bo izveden podroben in kritično naravnan komparativen pregled obstoječe literature in raziskav. Naloga 2. Podpora drugim delovnim sklopom: Nosilci tega delovnega sklopa bodo sodelovali z vsemi člani projekta na vseh stopnjah raziskovalnega projekta. Specifični cilji: - izvesti kritičen pregled literature, pri čemer se bomo osredotočili na značilnosti mentorskega odnosa in razlike med znanstvenimi polji, - razviti začetni teoretski model. DS2 – Analiza omrežij sodelovanj Opis: Ta delovni sklop se osredotoča na socialno plast znanosti, (i) da opredeli mentorski odnos znotraj širše znanstveno-disciplinarne skupnosti (tj. makroraven) v času in (ii) da preuči odnos mentor-mentoriranec v njegovem aktivnem obdobju in s kariernimi potmi obeh po formalnem zaključku njunega odnosa. Naloga 1. Operacionalizacija: Poleg uspešno zaključenih in objavljenih disertacij bodo opredeljeni drugi relevantni bibliometrični in osebni kazalniki za merjenje mentorskega odnosa. Naloga 2. Kuriranje podatkov: Analiza bo temeljila na podatkih, pridobljenih iz nacionalnih bibliografskih servisov COBISS in SICRIS. Podatki o vseh slovenskih raziskovalcih, vključenih v sistem, se tam zbirajo vse od leta 1990 in pokrivajo vse discipline iz 7 raziskovalnih področij. Dostopnost osebnih bibliografij slovenskih raziskovalcev preko nacionalnih informacijskih sistemov COBISS in SICRIS omogoča veljavnejši pregled pozicije danega mentorskega odnosa v znanstvenem produkcijskem sistemu (na podlagi različnih tipov popolnih omrežij, npr. soavtorskih omrežij ali omrežij sodelovanja med organizacijami). Delovni paket bo posodobil bibliografske podatke iz nacionalnih bibliometričnih podatkovnih baz COBISS in SICRIS, ki so bili uporabljeni v naših prejšnjih projektih in naslavljajo dve vprašanji, ki se nanašata na socialno plast znanstvenega sistema. Naloga 3. Analiza: Za naslavljanje ciljev tega sklopa bo uporabljenih več pristopov. Za postavitev mentorskega odnosa znotraj znanstveno-disciplinarne skupnosti bo uporabljen primeren pristop bločnega modeliranja (Žiberna 2014) za časovna, povezana in večnivojska omrežja. Nato bodo za preučitev kariernih poti mentorja in mentoriranca, pri čemer se bo, če bo mogoče, preučilo njihov položaj v znanstveni skupnosti, uporabljeni pristopi za analizo časovno žigosanih omrežnih podatkov (DyNam) (Hoffman et al, 2020). Specifični cilji: - zbrati in pripraviti podatke, pridobljene iz informacijskih sistemov SICRIS in COBISS, - izbrati in uporabiti najprimernejši pristop bločnega modeliranja - oceniti model DyNam (če bo mogoče, z upoštevanjem rezultatov iz pristopa bločnega modeliranja), - pridobiti vzorec mentorirancev in mentorjev za kvalitativne intervjuje na podlagi njihovega položaja v znanstveno-disciplinarni skupnosti. DS3 – Analiza kognitivnih omrežij Opis: Delovni sklop bo operacionaliziral in izmeril znanstveno produkcijo znanja preko kognitivne plasti znanosti, tako da bo odgovoril na raziskovalno vprašanje: »Kakšen je prispevek posameznega raziskovalca in mentorskega odnosa skupnemu polju vednosti in kaj se v tem polju dogaja poziciji raziskovalcev skozi potek njihove kariere?« Naloga 1. Operacionalizacija: Publikacije raziskovalcev bodo uporabljene za identifikacijo njihovih znanstvenih idej, ta pa bo pretvorjena v prostore znanja ali »zemljevide znanosti«. Naloga 2. Priprava podatkov: Projektna ekipa bo integrirala podatkovno bazo, pripravljeno v DS1 (tj. podatke iz nacionalnih bibliografskih podatkovnih baz) z mednarodnimi bazami (WoS). To bo omogočilo analizo omrežij citiranja. Kognitivna omrežja izhajajo iz serije dvovrstnih relacijskih podatkovnih nizov (raziskovalci krat publikacije in publikacije krat tematike publikacije). Naloga 3. Merjenje produkcije znanja: Bibliometrična metoda za mapiranje pregleda in analize dosedanjih raziskav in relevantne literature in identifikacijo raziskovalnih vrzeli in trendov (Oliveira et al. 2019) bo prilagojena in aplicirana za pridobitev vrednosti spremenljivk za vsakega mentorja in mentoriranca. Znotraj te naloge bo predlagana oblika merjenja podobnosti. Ta bo izmerila podobnost med raziskovanimi temami (na podlagi bibliografskih podatkov) in definirala prostor znanja raziskovalca. Kronegger je že predstavil koncept usmerjene podobnosti na individualni ravni, ki meri mentorski odnos glede na »znanstveni referenčni okvir« raziskovalcev (Kronegger, 2017). Specifični cilji: - zbrati podatke o citiranju (iz WoS) na podlagi nacionalnih bibliografskih podatkov, - izluščiti vsebino iz dostopnih bibliografskih enot, - vzpostaviti prostor znanja na disciplinarni ravni z generiranjem omrežja terminov, uporabljenih v opisih bibliografskih enot, - vzpostaviti osebne profile raziskovalcev glede na termine, ki so jih uporabili v opisih bibliografskih enot, - analizirati stičišče med profili mentorjev in mentorirancev znotraj predhodno vzpostavljenega prostora znanja in iskanje vzorcev sprememb v času, - pridobiti stičišče med prostorom znanja kot celoto in posameznimi referenčnimi okviri v času kot mero individualne produkcije znanja. DS4 – Kvalitativni poglobljeni intervjuji in analiza podatkov Opis: V tem DS nameravamo raziskati in primerjati osebna stališča, percepcijo in izkušnje, povezane z mentorskim odnosom. V skladu s tem se bomo v kvalitativni študiji osredotočali na uvide obeh perspektiv tega odnosa, tj. mentorja in mentoriranca. Glavni cilj kvalitativne študije je proučevanje različnih stopenj mentorskega razmerja, kot ga izkusita mentor in mentoriranec, motivov za to, da postaneš mentor ali mentoriranec, skladnost mentorjevih in mentorirančevih osebnih lastnosti ter glavne značilnosti zadovoljujočega mentorskega odnosa za obe strani. Ta DS bo prav tako preiskal poglede in percepcijo vplivov zunanjega formalnega okolja in sistema ter raznolike vidike timskega dela in sodelovanja znotraj primarne raziskovalne ekipe kot tudi z drugimi raziskovalci. Raziskava bo vzela pod drobnogled tudi pričakovanja rezultatov ali izidov mentorskega razmerja in prihodnjih možnosti za mentorirančeve karierne poti. Ena od pomembnih nalog tega DS je kontekstualizirati pridobljene rezultate v fazah DS2 (Analiza omrežij sodelovanja) in DS3 (Analiza kognitivnih omrežij) in ponuditi vpoglede za razvoj merilnih instrumentov za anketni vprašalnik v DS5. Naloga 1. Vzorčenje in proces rekrutiranja: Na podlagi vzorca iz bibliografskih podatkov, ki smo jih pridobili v DS2, bomo uporabili proces heterogenega namernega vzorčenja, da bi pridobili raznolik razpon udeležencev (mentorjev in mentorirancev) glede na njihove demografske (spol, starost, izobrazba) in profesionalne lastnosti (mentorji: izkušnje mentoriranja, akademski ali profesionalni (industrijski) status; mentoriranci: status doktorskih študentov, ravni raziskovanja). Izbrani mentorji in mentoriranci bodo predstavniki različnih disciplin (družbene vede, humanistika, naravoslovje in tehnične znanosti) Univerze v Ljubljani. Pri izboru intervjuvancev bosta sodelovala društvo Mlada akademija, glavna povezovalna institucija za mlade raziskovalce, in Doktorska šola Univerze v Ljubljani. Naloga 2. Proces zbiranja podatkov: Vse poglobljene intervjuje z udeleženci bomo izvedli osebno in jih s pridobitvijo dovoljenja udeležencev posneli (avdioposnetek). Raziskovalci, ki bodo opravljali intervjuje, bodo zagotovili, da vsi udeleženci jasno razumejo tematiko raziskave in svoje pravice. Vse udeležence bomo prosili, da po poučitvi podpišejo soglasje. Preko intervjujev zbrani podatki bodo anonimni. V vseh fazah zbiranja podatkov bomo sledili etičnim standardom, kot jih določajo Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR) in etični raziskovalni standardi Univerze v Ljubljani. Skupaj bomo izvedli 10–20 intervjujev z mentorji in 10–20 intervjujev z mentoriranci. Naloga 3. Analiza podatkov: Vsi poglobljeni intervjuji bodo dobesedno transkribirani, poleg njih pa bomo v program za kvalitativno analizo vnesli še spremljajoče zapiske s terena. Osebne značilnosti udeležencev bomo anonimizirali, da zagotovimo tajnost, uporabili bomo tudi psevdonime. Podatke bomo analizirali s tematsko induktivno analizo. Naloga 4. Implementacija ugotovitev kvalitativne raziskave: Ugotovitve analize kvalitativnih podatkov bomo uporabili za nadaljevanje in nadgradnjo trenutnega stanja raziskav in literature na izbrano temo, preko pridobljenih uvidov v različne vidike in faktorje mentorskega odnosa, ki je ukoreninjen v raznolikih (mikro, mezo, makro) ravneh. Kvalitativne ugotovitve iz poglobljenih intervjujev bodo prav tako osnova za operacionalizacijo in razvoj merilnih instrumentov, vključenih v DS5. Specifični cilji: - oblikovati serijo vprašanj za intervjuje v povezavi s pregledom literature, - zbrati vzorec iz bibliografskih podatkov, pridobljenih v DS2, - pripraviti protokol vzorčenja in postopka izbiranja za poglobljene intervjuje, - zbrati podatke s poglobljenimi intervjuji, opravljenimi z mentorji in mentoriranci, - analizirati podatke. DS5 – Zbiranje anketnih podatkov Opis: Cilj tega DS je zbrati anketne podatke o konceptih na individualni ravni, predlaganih v teoretskem modelu (tj. stil mentoriranja, zadovoljstvo z mentorstvom, percepcija prednosti in slabosti, povezanih z mentoriranjem, pristopi za soočanje s konflikti). Naloga 1. Operacionalizacija konstruktov in priprava merilnih instrumentov: Operacionalizacija konstruktov bo opredeljena na podlagi pregleda obstoječe literature. Uporabljeni bodo za razvoj in prilagoditev obstoječih merilnih instrumentov, ki bodo uporabljeni v spletni anketi. Naloga 2. Ovrednotenje ankete: Predlagane merilne instrumente bomo testirali z uporabo standardnih postopkov, ki vključujejo kognitivne intervjuje, strokovno evalvacijo in različne pristope za oceno zanesljivosti in veljavnosti. Naloga 3. Postopek zbiranja podatkov: Podatke bomo zbirali preko ankete, v kateri bodo vključeni tako mentorji kot mentoriranci. Vzorec bo temeljil na podatkih, pridobljenih v DS2. Vzorec bo pokril disciplinarna omrežja mentorstva iz raziskovanih disciplin, izbranih na podlagi prejšnje bibliografske analize. Specifični cilji: - pregledati in izbrati primerne kazalnike za merjenje izbranih preučevanih pojavov (ti bodo temeljili na splošnih raziskovalnih vprašanjih in rezultatih intervjujev – glej DS4), - oblikovati in ovrednotiti vprašalnik - zbrati podatke. DS6 – Večnivojska analiza podatkov Opis: Cij tega DS je integracija kvantitativnih podatkov (in kvalitativnih podatkov) iz različnih DS v enoten podatkovni okvir, ki bo uporabljen za empirično evalvacijo predlaganega teoretskega modela. Naloga 1. Integracija podatkovnih baz: Podatki o produkciji znanja (pridobljeni v DS3) bodo združeni s podatki ankete (pridobljeni v DS5), s podatki o znanstvenem sodelovanju in položaju znotraj znanstveno-disciplinarne skupnosti (pridobljeni v DS2) in z drugimi relevantnimi podatki na disciplinarni ravni, pridobljenimi iz SICRIS-a in COBISS-a. Naloga 2. Večnivojsko strukturno modeliranje: Teoretski model in različne vrste podatkov bodo omogočili rabo večnivojskega strukturnega modeliranja. Ta pristop je nujen, saj je moč pričakovati, da vrednosti spremenljivk na individualnem nivoju niso neodvisne od tistih na višjih nivojih. Naloga 3. Evalvacija teoretskega modela: Glede na izsledke empiričnega modela bodo podani predlogi za izboljšavo teoretskega modela. Specifični cilji: - testirati teoretski del na empiričnih podatkih z uporabo pristopa večnivojskega strukturnega modeliranja, - predlagati optimizacije teoretskega modela. DS7: Vodenje projekta in diseminacija Naloga 1. Spletna stran: Spletna stran bo postavljena na začetku projekta (3. mesec). Vsebovala bo relevantne podatke o projektu in njegove rezultate za državno in mednarodno javnost. Naloga 2. Diseminacija znanstvenih izsledkov: Izsledke bomo diseminirali preko serije znanstvenih prispevkov in predstavitev na mednarodnih konferencah. Specifični cilji: - predstaviti in evalvirati izsledke študije na nacionalnih in mednarodnih znanstvenih konferencah, - objaviti izsledke študije v mednarodnih znanstvenih revijah, - ustvariti spletno stran.

Sodelujoče RO

http://www.sicris.si/public/jqm/prj.aspx?lang=slv&opt=2&subopt=403&hits=1&id=18756&search_term=J5-3101

Sestava projektne skupine

http://www.sicris.si/public/jqm/prj.aspx?lang=slv&opt=2&subopt=402&hits=1&id=18756&search_term=J5-3101

Bibliografske reference

http://www.sicris.si/public/jqm/prj.aspx?lang=slv&opt=2&subopt=400&hits=1&id=18756&search_term=J5-3101

Rezultati / ključne ugotovitve

### Ključne ugotovitve projekta

1. **Mentorstvo in produkcija znanja**
- Mentorstvo ima osrednjo vlogo pri spodbujanju znanstvenega sodelovanja in produkcije znanja med doktorskim študijem. Različne dinamike sodelovanja med mentorjem in mentorirancem vplivajo na uspeh in izkušnje doktorskih študentov.
- Različni stili mentorstva (npr. vodstveni, starševski, kolegialni) različno vplivajo na mentorirance, zlasti v smislu njihove akademske samozavesti, delovnih navad in dolgoročnih rezultatov sodelovanja.

2. **Vzorci sodelovanja**
- Ugotovljeni so bili trije primarni vzorci sodelovanja:
- **Omejeno na študij:** Osredotočeno sodelovanje v doktorskem obdobju, običajno v naravoslovnih in tehničnih vedah.
- **Že vzpostavljeno:** Obstoječe mreže sodelovanja pred začetkom doktorskega študija.
- **Rojen in vzgojen:** (Born and Raised) Od začetne izolacijedo močne integracijo in visoke produktivnosti.
- Mentoriranci, ki sodelujejo v programu mladih raziskovalcev, običajno sledijo strukturirani, dobro podprti poti, ki pogosto vodi do višjih stopenj uspeha pri publiciranju in poklicni integraciji.

3. **Sistemski dejavniki**
- Zanašanje slovenskega akademskega sistema na program mladih raziskovalcev je pomembno prispevalo k strukturiranemu mentorstvu in vključevanju doktorskih študentov v raziskovalne ekosisteme. Vendar pa na nekaterih področjih še vedno obstajajo izzivi, kot sta omejeno interdisciplinarno sodelovanje in finančna nestabilnost.
- Negativni sistemski vidiki, vključno z birokratskimi ovirami in omejenim financiranjem, so bili opaženi kot ovire za brezhibno sodelovanje mentorja in mentoriranca.

4. **Interdisciplinarno sodelovanje**
- Discipline s področja družbenih in medicinskih ved, kažejo višjo stopnjo interdisciplinarnega sodelovanja v primerjavi z naravoslovnimi in humanističnimi vedami. Trend k interdisciplinarnim pristopom, čeprav se počasi povečuje, še vedno naleti na skepso med akademskim osebjem.

5. **Vpliv somentorstva**
- Analiza sodelovanja med mentorji je razkrila, da čeprav nekateri pari mentorjev sodelujejo dolgoročno, precejšen del mentorskih parov kaže minimalno sodelovanje po koncu doktorskega obdobja. Zdi se, da je učinkovito somentorstvo odvisno od skupnih disciplin in usklajenih raziskovalnih interesov.

6. **Vloga kulturnih in družbenih okolij**
- Kvalitativne ugotovitve poudarjajo pomen sociokulturnega okolja mentorirancev pri oblikovanju akademskih poti. Podporno družinsko ozadje in izpostavljenost intelektualnim virom sta bila ključna dejavnika akademskega uspeha.

### Delo na projektu je še vedno v teku
Analiza podatkov zbraniz z anketiranjem je trenutno v teku. Pričakuje se, da bo zagotovila nadaljnji vpogled v izkušnje in poglede mentorirancev in mentorjev na mentorstvo in ustvarjanje znanja. Ta dodatna plast kvantitativnih podatkov bo dopolnila obstoječe kvalitativne in bibliometrične analize.

Ključne besede

doktorski študij, mentorstvo, produkcija znanstvenega vedenja, znanstveno sodelovanje

Cilji trajnostnega razvoja

SDG3 | Zdravje in dobro počutje
SDG4 | Kakovostno izobraževanje
SDG5 | Enakost spolov
SDG8 | Dostojno delo in gospodarska rast
SDG9 | Industrija, inovacije in infrastruktura
SDG10 | Zmanjšanje neenakosti
SDG17 | Partnerstva za doseganje ciljev


Nazaj na seznam projektov