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Enregistrement W2584473141 · doi:10.47678/cjhe.v46i4.186112

Addressing Common Concerns about Online Student Ratings of Instruction: A Research-Informed Approach

2017· article· en· W2584473141 sur OpenAlexaffvenueabout
Laura R. Winer, Lina Di Genova, André Costopoulos, Kristen Cardoso

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scalePsychologyClass sizeMedical educationHigher educationScale (ratio)InstitutionAcademic integritySample (material)Academic achievementDisciplineAcademic institutionMathematics educationSocial psychologyPolitical scienceComputer scienceDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns over the usefulness and validity of student ratings of instruction (SRI) have continued to grow with online processes. This paper presents seven common and persistent concerns identified and tested during the development and implementation of a revised SRI policy at a Canadian research-intensive university. These concerns include bias due to insufficient sample size, student academic performance, polarized student responses, disciplinary differences, class size, punishment of rigorous instructor standards, and timing of final exams. We analyzed SRI responses from two mandatory Likert scale questions related to the course and instructor, both of which were consistent over time and across all academic units at our institution. The results show that overall participation in online SRIs is representative of the student body, with academically stronger students responding at a higher rate, and the SRIs, themselves, providing evidence that may moderate worries about the concerns.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,385
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,497
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3850,497
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,511
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,091 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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