The Vanguardist Good Professor in Natural and Social Sciences
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to identify what features make good professors in the social and natural sciences. Are these qualities the same? Through gathering data from undergraduate business and engineering students, we searched for educator’s characteristics considered positive or ideal for the learning process. This research used primary data resources collected through online survey. Technical analysis of the content was used for interpretation of the results. Students from the social and natural sciences have similar points of view and expectations about towards their professors. Scholars believe docents should be more comprehensive and prepare students for the market, and not use the classes to expose their (students’) ignorance, lack of mastery of the subject, difficulties, nor poke fun at them. Fortunately, these behaviors are not common place, but are known to exist, and represent a display of a remarkably unprofessional, egotistical, and arrogant conduct by the instructor. Social science professors are often more communicative and show more empathy, while natural science professors are more technicians and follow the syllabus, texts and material in a more rigid manner. This research is relevant for docents to reflect on their teaching persona and about the importance of self-awareness during their Master and Doctor programs. It is equally important for educators to see themselves through their students’ eyes, so they can endlessly strengthen their own practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».