How do medical students form impressions of the effectiveness of classroom teachers?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Teaching effectiveness ratings (TERs) are used to provide feedback to teachers on their performance and to guide decisions on academic promotion. However, exactly how raters make decisions on teaching effectiveness is unclear. OBJECTIVES: The objectives of this study were to identify variables that medical students appraise when rating the effectiveness of a classroom teacher, and to explore whether the relationships among these variables and TERs are modified by the physical attractiveness of the teacher. METHODS: We asked 48 Year 1 medical students to listen to 2-minute audio clips of 10 teachers and to describe their impressions of these teachers and rate their teaching effectiveness. During each clip, we displayed either an attractive or an unattractive photograph of an unrelated third party. We used qualitative analysis followed by factor analysis to identify the principal components of teaching effectiveness, and multiple linear regression to study the associations among these components, type of photograph displayed, and TER. RESULTS: We identified two principal components of teaching effectiveness: charisma and intellect. There was no association between rating of intellect and TER. Rating of charisma and the display of an attractive photograph were both positively associated with TER and a significant interaction between these two variables was apparent (p < 0.001). The regression coefficient for the association between charisma and TER was 0.26 (95% confidence interval [CI] 0.10-0.41) when an attractive picture was displayed and 0.83 (95% CI 0.66-1.00) when an unattractive picture was displayed (p < 0.001). CONCLUSIONS: When medical students rate classroom teachers, they consider the degree to which the teacher is charismatic, although the relationship between this attribute and TER appears to be modified by the perceived physical attractiveness of the teacher. Further studies are needed to identify other variables that may influence subjective ratings of teaching effectiveness and to evaluate alternative strategies for rating teaching effectiveness.
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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 | 0,005 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».