Fostering Scholarly Approaches to Peer Review of Teaching in a Research-Intensive University
Notice bibliographique
Résumé
This chapter examines a recently launched institutional initiative around scholarly approaches to summative and formative peer-review of teaching within and across the disciplines at the University of British Columbia (UBC), Canada. The peer-review of teaching initiative, led by a team of UBC national teaching fellows, was fuelled by institutional concerns about the quality of student learning experiences and the effectiveness of teaching in a multi-disciplinary research-intensive university context. Canadian universities have long recognized the importance of attending to the evaluation of teaching practices in their particular context; however, the enactment of localized scholarship directed at these practices remains very much in its infancy. Traditional approaches to the evaluation of university teaching have often resulted in the over-reliance on student evaluation of teaching data and/or ad-hoc peer-review of teaching practices with numerous accounts of methodological shortcomings that tend to yield less useful (and less authentic) data. Issues addressed in this chapter include contemporary approaches to the evaluation of teaching in higher education, faculty “buy-in” and the evaluation of teaching in a research-intensive university, scholarly approaches to summative and formative Performance Reviews of Teaching (PRT), faculty-specific engagement in summative and formative (informal to formal) PRT training and implementation, and strategic institutional supports (funding, expertise, mentoring, technological resources).
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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 | 0,041 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».