Student personality differences are related to their responses on instructor evaluation forms
Notice bibliographique
Résumé
The relation of student personality to student evaluations of teaching (SETs) was determined in a sample of 144 undergraduates. Student Big Five personality variables and core self-evaluation (CSE) were assessed. Students rated their most preferred instructor (MPI) and least preferred instructor (LPI) on 11 common evaluation items. Pearson and partial correlations simultaneously controlling for six demographic variables, Extraversion, Conscientiousness and Openness showed that SETs were positively related to Agreeableness and CSE and negatively related to Neuroticism, supporting the three hypotheses of study. Each of these significant relations was maintained when MPI, LPI or a composite of MPI and LPI served as the SET criterion. For example, the MPI-LPI composite correlated .28 with Agreeableness, .35 with CSE and –.28 with Neuroticism. Similar correlations resulted for MPI and LPI. Hierarchical multiple regression demonstrated that the CSE was an independent predictor of MPI ratings, Agreeableness was an independent predictor of LPI ratings, and both the CSE and Agreeableness were independent predictors of MPI-LPI composite ratings. Neuroticism did not emerge as an independent predictor because of the substantial correlation between CSE and Neuroticism (r = .53) and because CSE had greater predictive capacity. This is the first study to incorporate the CSE construct into the SET literature.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».