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Enregistrement W2799648506 · doi:10.5430/jct.v7n1p158

The Value Assimilation Effect Between University Professors and Their Students in the Classroom

2018· article· en· W2799648506 sur OpenAlexvenueno aff
Glory Emmanuel-Aviña, Harold D. Delaney

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityPsychologyContext (archaeology)Value (mathematics)Social psychologyMathematics educationPedagogyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the clinical, therapy context, it has consistently been found that while therapists’ value systems are stable, clients’values are less stable and become congruent with their therapists’ values over the course of psychotherapy (e.g.,Schwehn & Schau, 1999). This phenomenon is termed the Value Assimilation Effect (VAE). This study examined ifthe VAE occurs in the university context between professors and students, that is if students’ values assimilate totheir professors. The current study tested three main hypotheses: 1) students demonstrate value change over timewhile professors’ values remain relatively stable over time; 2) students’ attributes influence value change; and 3)students assimilate to their professor’s values. In a sample of 20 classrooms, 14 professors, and 414 students, it wasfound that students’ values did change over time, both for values-bases classes and for non-values based classes.Students’ attributes, specifically their initial commitment to values and religious commitment, were predictive ofvalue change with those more committed to values reporting less value change over the semester. Students werefound to assimilate their values to their professor’s values. This was influenced by class type (values versusnon-values based) and students’ belief in their professor’s ability to teach. Unexpectedly, professors’ impact onstudents’ religiosity was the most consistent and robust finding in this study. The magnitude and direction of changein students’ values were influenced by their professor’s level of religiosity. The benefits and concerns of valueassimilation are also discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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