MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2043118965 · doi:10.1080/02602930802082228

What do students consider useful about student ratings?

2008· article· en· W2043118965 sur OpenAlexaffabout
Tanya Beran, Claudio Violato, Don Kline, Jim Frideres

Notice bibliographique

RevueAssessment & Evaluation in Higher Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyRanking (information retrieval)Reliability (semiconductor)Applied psychologyVariance (accounting)Higher educationMathematics educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although measures of student ratings of instruction have been developed and examined empirically, students' attitudes about the utility of these ratings have yet to be meaningfully quantified. Using survey responses from 1229 students at a major Canadian university, we developed a psychometrically sound measure of the usefulness of student ratings. A principal components analysis with oblique rotation was conducted and three factors (Instructor characteristics, Course characteristics and Instructor's relative ranking) were obtained that explained 64% of the variance in six iterations. The usefulness of these three types of ratings information differs according to several student and course characteristics. The present results provide evidence for both reliability and validity of the instrument as an indicator of the utility of teaching evaluation for students. Keywords: student ratingshigher educationteaching evaluationreliabilityvalidityutility

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,276
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAssessment & Evaluation in Higher EducationMême sujetEvaluation of Teaching PracticesTravaux en français237 207