Gender bias in student evaluation of teaching or a mirage?
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
In a recent small sample study, Khazan et al. (2020) examined SET ratings received by one female teaching (TA) assistant who assisted with teaching two sections of the same online course, one section under her true gender and one section under false/opposite gender. Khazan et al. concluded that their study demonstrated gender bias against female TA even though they found no statistical difference in SET ratings between male vs. female TA ( p = .73). To claim gender bias, Khazan et al. ignored their overall findings and focused on distribution of six negative SET ratings and claimed, without reporting any statistical test results, that (a) female students gave more positive ratings to male TA than female TA, (b) female TA received five times as many negative ratings than the male TA, and (c) female students gave most low scores to female TA. We conducted the missing statistical tests and found no evidence supporting Khazan et al.s claims. We also requested Khazan et al.s data to formally examine them for outliers and to re-analyze the data with and without the outliers. Khazan et al. refused. We read off the data from their Figure 1 and filled in several values using the brute force, exhaustive search constrained by the summary statistics reported by Khazan et al.. Our re-analysis revealed six outliers and no evidence of gender bias. In fact, when the six outliers were removed, the female TA was rated higher than male TA but non-significantly so.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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