University Blues: Role of Attachment and Distress on Students’ Evaluations of Instructors’ Teaching Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite concerns about bias, student evaluations of teaching continue to be significant to faculty career advancement in academia. In a recent study, attachment representations were shown to be associated with students’ perceptions of instructors (Henson & Scharfe, 2011); students with insecure-anxious representations were more likely to rate their professors negatively. These data, however, were cross-sectional, and the role of distress in this association was not examined. To examine the influence of anxiety and depressive symptoms on the association between attachment representations and evaluations of instructors’ teaching performance, 102 undergraduate students (91% female, 17–38 years old) completed questionnaires at two time points during the semester. Interestingly, both attachment anxiety and avoidance measured at the beginning of the semester were negatively associated with teaching evaluations at the end of the semester, and this effect was stronger for participants who reported high anxiety and depressive symptoms. The findings are consistent with previous work exploring the perception of others of depressed and non-depressed individuals, and provides some support for Bowlby's original proposals concerning the importance of distress in understanding the effects of attachment. Strategies to support students’ transition to post-secondary education and to promote positive teaching evaluations are discussed.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».