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Enregistrement W2753183045 · doi:10.47678/cjhe.v47i2.186704

The Online Evaluation of Courses: Impact on Participation Rates and Evaluation Scores

2017· article· en· W2753183045 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jovan Groen, Yves Herry

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Ottawa
Mots-clésOnline courseMedical educationCourse evaluationClass (philosophy)PsychologyHigher educationEvaluation methodsMathematics educationComputer scienceMedicineEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At one of Ontario’s largest universities, the University of Ottawa, course evaluations involve about 6,000 course sections and over 43,000 students every year. This paper-based format requires over 1,000,000 sheets of paper, 20,000 envelopes, and the support of dozens of administrative staff members. To examine the impact of a shift to an online system for the evaluation of courses, the following study sought to compare participation rates and evaluation scores of an online and paper-based course evaluation system. Results from a pilot group of 10,417 students registered in 318 courses suggest an average decrease in participation rate of 12–15% when using an online system. No significant differences in evaluation scores were observed. Instructors and students alike shared positive reviews about the online system; however, they suggested that an in-class period be maintained for the electronic completion of course evaluations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,340
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,270 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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