Student evaluations of teaching: teaching quantitative courses can be hazardous to one’s career
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Anonymous student evaluations of teaching (SETs) are used by colleges and universities to measure teaching effectiveness and to make decisions about faculty hiring, firing, re-appointment, promotion, tenure, and merit pay. Although numerous studies have found that SETs correlate with various teaching effectiveness irrelevant factors (TEIFs) such as subject, class size, and grading standards, it has been argued that such correlations are small and do not undermine the validity of SETs as measures of professors' teaching effectiveness. However, previous research has generally used inappropriate parametric statistics and effect sizes to examine and to evaluate the significance of TEIFs on personnel decisions. Accordingly, we examined the influence of quantitative vs. non-quantitative courses on SET ratings and SET based personnel decisions using 14,872 publicly posted class evaluations where each evaluation represents a summary of SET ratings provided by individual students responding in each class. In total, 325,538 individual student evaluations from a US mid-size university contributed to theses class evaluations. The results demonstrate that class subject (math vs. English) is strongly associated with SET ratings, has a substantial impact on professors being labeled satisfactory vs. unsatisfactory and excellent vs. non-excellent, and the impact varies substantially depending on the criteria used to classify professors as satisfactory vs. unsatisfactory. Professors teaching quantitative courses are far more likely not to receive tenure, promotion, and/or merit pay when their performance is evaluated against common standards.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| 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 | 0,004 | 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 découle