Evaluating Individual Students' Perceptions of Instructional Quality: An Investigation of their Factor Structure, Measurement Invariance, and Relations to Educational Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Students' perceptions of instructional quality are among the most important criteria for evaluating teaching effectiveness. The present study evaluates different latent variable modeling approaches (confirmatory factor analysis, exploratory structural equation modeling, and bifactor modeling), which are used to describe these individual perceptions with respect to their factor structure, measurement invariance, and the relations to selected educational outcomes (achievement, self-concept, and motivation in mathematics). On the basis of the Programme for International Student Assessment (PISA) 2012 large-scale data sets of Australia, Canada, and the USA (N = 26,746 students), we find support for the distinction between three factors of individual students' perceptions and full measurement invariance across countries for all modeling approaches. In this regard, bifactor exploratory structural equation modeling outperformed alternative approaches with respect to model fit. Our findings reveal significant relations to the educational outcomes. This study synthesizes different modeling approaches of individual students' perceptions of instructional quality and provides insights into the nature of these perceptions from an individual differences perspective. Implications for the measurement and modeling of individually perceived instructional quality are discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle