The Numbers Tell It All: Students Don't Like Numbers!
Notice bibliographique
Résumé
Undergraduate Students' interest in taking quantitative vs. non quantitative courses has received limited attention even though it has important consequences for higher education. Previous studies have collected course interest ratings at the end of the courses as part of student evaluation of teaching (SET) ratings, which may confound prior interest in taking these courses with students' actual experience in taking them. This study is the first to examine undergraduate students' interest in quantitative vs. non quantitative courses in their first year of studies before they have taken any quantitative courses. Three hundred and forty students were presented with descriptions of 44 psychology courses and asked to rate their interest in taking each course. Student interest in taking quantitative vs non quantitative courses was very low; the mean interest in statistics courses was nearly 6 SDs below the mean interest in non quantitative courses. Moreover, women were less interested in taking quantitative courses than men. Our findings have several far-reaching implications. First, evaluating professors teaching quantitative vs. non quantitative courses against the same SET standard may be inappropriate. Second, if the same SET standard is used for the evaluation of faculty teaching quantitative vs. non quantitative courses, faculty are likely to teach to SETs rather than focus on student learning. Third, universities interested primarily in student satisfaction may want to expunge quantitative courses from their curricula. In contrast, universities interested in student learning may want to abandon SETs as a primary measure of faculty teaching effectiveness. Fourth, undergraduate students who are not interested in taking quantitative courses are unlikely to pursue graduate studies in quantitative psychology and unlikely to be able to competently analyze data independently.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,043 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».