Perception of Biology Instructors on Using Student Evaluations to Inform Their Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Student evaluations of teaching (SETs) provide both summative and formative feedback. Although it is clear that SETs are used by administrators for summative purposes, such as providing data to support personnel decisions, it is uncertain how instructors use them for formative development such as to inform overall teaching practice. The objective of our study was to determine the frequency and nature of SET use for formative purposes, to explore the perception of SET utility to inform teaching practice, and to determine how perception of SET utility might be improved to enhance its use in a formative context. Participants were all biological sciences instructors at a large, research-intensive University. This research was conducted in two phases, using a combination of focus groups, interviews, and a survey to yield both qualitative and quantitative data. We found that while instructors generally perceive that SET feedback has formative utility, and that most instructors have used SET feedback for formative purposes at some point, there are many elements of SET administration that they are dissatisfied with, and they suggest several ways in which SETs could be improved (such as allowing in class time for SET administration or doing multiple administrations per semester) to yield more useable feedback that could inform their teaching. The results of this study can be used to further inform the ongoing debate about the role that SETs should play in higher education, as they demonstrate both the utility and concerns about using SETs for formative purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».