Beyond Average Information: How Q‐Methodology Enhances Course Evaluations in Anatomy
Notice bibliographique
Résumé
Course evaluations can be used for curriculum improvement and have the potential to better the student learning experience. However, because most are based on Likert scales and open-ended feedback, understanding diversity in student opinion and uncovering optimal options for course change and improvement are often difficult. Alternatively, Q-methodology can be used to investigate patterns of thought within a group and may offer greater potential for course reform. This manuscript offers a tutorial-based explanation of the three components of Q-methodology studies (1) survey instrument development, (2) data collection, and (3) analysis and interpretation, then demonstrates, via case study, the use of Q-methodology to evaluate a fourth-year undergraduate pathoanatomy course. The goal of this article is to enable the reader to broadly apply Q-methodology in other courses to gain insight and feedback beyond that offered by traditional Likert scale methods. As demonstrated through the pathoanatomy case study, Q-methodology highlights groups (denoted by factors) of like-minded students that share opinions, preferences, and values. Overall, Q-methodology analyses support course instructors in identifying areas of course strength and improvement in an evidence-based way. This alternative to traditional Likert scales represents a promising solution to ongoing course evaluation limitations.
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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 | 0,133 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».