Determinants of Accounting Student Evaluations of Teaching Scores
Notice bibliographique
Résumé
<p>Given the prevalent use of the student evaluations of teaching (SET) as a measure of teaching effectiveness, this study aims to investigate the determinants of SET scores among students attending the College of Business Studies at the Public Authority for Applied Education and Training (PAAET), Kuwait. A total of 678 SET were analysed using univariate and multiple regression analyses. It was found that SET scores were significantly and positively biased by expected grade, student age and course level. In contrast, class size and faculty experience were found to be significantly and negatively related to SET. Expected grade had the strongest impact on SET scores.<em> </em>The study findings raise concerns about the reliability and validity of the SET as well as their suitability for evaluation purposes. As SET scores have an important assessment function and serve as formative and summative measures in personnel decisions, the incentives for faculty to compromise their grading standards to receive good teaching evaluations increase. Accordingly, administrators should devote more effort to ensure a careful and complete understanding and interpretation of SET if they want to effectively incorporate them into the faculty evaluation process. To the authors’ knowledge, this is the first study to explore determinants of student evaluations of teaching scores in Kuwait.</p>
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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 | 0,019 | 0,035 |
| 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) | 0,000 | 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 ».