Notice bibliographique
Résumé
The call for teaching accountability in higher education initiated teaching effectiveness research and its scales development. Attention in many institutions of higher learning has been diverted recently to the improvement of teaching performance as another way besides academic research to promote the higher institutions. The diversity of attention is a response to external calls for accountability in teaching as a result of the under-estimation of the significance of the teaching process compared to research activities. As research on teaching effectiveness has increased, so has the number of different measures of teaching effectiveness. Hence, in this article, the researchers examined the psychometric properties of two teaching effectiveness scales, namely the Marsh Student Evaluation of Educational Quality (1987) and Mahfooz Ansari and Mustafa Achoui Ansari Teaching Feedback Survey (2000) in terms of their factorial and construct validity. A total of 1504 3rd and 4th year and postgraduate students were selected from four renowned Malaysian public Universities, namely USIM, UM, UPM and IIUM. The study found that although the two scales were constructed to assess teaching effectiveness in higher institutions, the Marsh scale was extensively used in the literature and more comprehensive in relation to the numbers of factors. The study found that although there is room for improvement for both scales, the Marsh’s scale is psychometrically more sound, and theoretically more comprehensive than Ansari and Ansari’s scale.
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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 | 0,077 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».