Methodologies for Investigating and Interpreting Student–Teacher Rating Incongruence in Noncognitive Assessment
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
Abstract Numerous studies merely note divergence in students’ and teachers’ ratings of student noncognitive constructs. However, given the increased attention and use of these constructs in educational research and practice, an in‐depth study focused on this issue was needed. Using a variety of quantitative methodologies, we thoroughly investigate student–teacher in congruence with two commonly assessed noncognitive constructs: intrinsic motivation and time management. We present ways to describe, visualize, and predict differences between student and teacher ratings and discuss implications for interpretation. We show how descriptive and predictive analyses that consider the nesting of students within teachers expand our understanding of the incongruence. We demonstrate the importance of considering ancillary variables in predictive analysis, and latent variable methods for comparing measurement models. We found that student and teacher factors exhibited only small‐to‐moderate correlations, reinforcing the need for more measurement research in this area. Further, we report that teachers tended to rate students more favorably than students rate themselves, and teachers’ ratings were more related to student performance. We discuss how these methodologies can be used to better understand the incongruence between students and teachers and how they can be incorporated into construct validation studies.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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