Use of student ratings to benchmark universities: Multilevel modeling of responses to the Australian Course Experience Questionnaire (CEQ).
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently graduated university students from all Australian Universities rate their overall departmental and university experiences (DUEs), and their responses (N = 44,932, 41 institutions) are used by the government to benchmark departments and universities. We evaluate this DUE strategy of rating overall departments and universities rather than individual teachers, and we juxtapose it with the traditional use of student ratings to evaluate individual teachers (SETs). Multilevel analyses of DUE overall ratings were not able to discriminate well between universities or departments--few universities or departments differed significantly from the grand mean. Although the a priori 5-factor structure for this DUE instrument was reasonably well-defined at the individual student level, none of the 5 factors separately or in combination discriminated well between departments or universities. In contrast to this pattern of results, we review studies showing that SETs do reliably differentiate between teachers and are valid in relation to many criteria of effective teaching. However, casual reviews of these research literatures should not use this support for SETs to justify the use of DUE-type strategies. We conclude that DUE-type ratings should be used with great caution, if at all, and should not be seen as an alternative to SETs
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle