Bewertung der Kompetenz von Lehrenden in einer forschungsintensiven Bildungseinrichtung mit hispanischem Schwerpunkt: Eine Revalidierung

Mentoring ist ein kritischer Faktor für die Förderung von Durchhaltevermögen und beruflicher Identität unter Studierenden aus unterrepräsentierten Minderheiten (URM) im MINT-Bereich. Die systematische Bewertung der Effektivität von Mentoren, insbesondere in verschiedenen institutionellen Kontexten, bleibt jedoch eine Herausforderung. Die Mentoring Competency Assessment (MCA) wurde zwar weit verbreitet eingesetzt, ursprünglich jedoch an einer homogenen Stichprobe validiert, und die nachfolgenden Überarbeitungen (MCA-21) basierten auf traditionellen psychometrischen Methoden (PCA/CFA), was Bedenken hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit und Komplexität in stark diversen Umgebungen aufwirft. Diese Studie befasste sich mit dem Bedarf an einer kulturell relevanten und psychometrisch rigorosen Bewertung, indem die Faktorenstruktur der MCA-21 unter Forschung Mentoren (N = 323) an einer hispanisch-dienenden Einrichtung (HSI) untersucht wurde. Wir nutzten die Exploratory Graph Analysis (EGA), eine netzwerkbasierte Methode, die latente Strukturen identifiziert, ohne starre Modellannahmen zu erzwingen, um zu bewerten, wie sich die Mentoring-Kompetenzen in diesem einzigartigen Kontext gruppieren. Die EGA-Ergebnisse zeigten eine parsimone dreifaktorielle Struktur, die signifikant von dem ursprünglichen sechsfaktoriellen Modell abweicht. Diese abgekürzte Struktur deutet darauf hin, dass effektives Mentoring an einer HSI am besten durch Cluster erfasst werden kann, die sich auf (1) Entwicklung von Forschungskompetenzen, (2) Identität und Zugehörigkeit sowie (3) Karriereausrichtung konzentrieren. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Struktur der Mentoring-Kompetenzen kontextabhängig ist und potenziell kulturell responsive Praktiken in zentrale Bereiche integriert. Die resultierende dreifaktorielle Struktur bietet ein validiertes, kontextspezifisches und weniger belastendes Instrument für HSI-Umgebungen (CLI = 0.951). Diese Verfeinerung erhöht die Nützlichkeit der MCA zur Bewertung der Mentoreneffektivität, verbessert die Präzision der Mentorenausbildungsprogramme und fördert schließlich die gerechte berufliche Entwicklung von URM-Studierenden in vielfältigen akademischen Umgebungen.