The Role of Race and Gender in Teaching Evaluation of Computer Science Professors: A Large Scale Analysis on RateMyProfessor Data
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Computer Science (CS) education has experienced a renewed interest, driven by the demand in the fast-changing job market. This renewed interest created an uptick of enrollment in computer science courses. Increased number of students search for information about CS courses and professors. Often times, students turn to a professor's profile on online sites, e.g. RateMyProfessor.com (RMP), to read feedback and assessments made by other students. Student Evaluations of Teaching (SETs), conducted online or on paper, are widely used to assess and improve the teaching quality of professors, and to provide critical assessment of the teaching material and content. This paper studies the role of race and gender of computer science professors on their teaching evaluation by analyzing the publicly available data of over 39,000 CS professors on RateMyProfessor. We found that women are generally rated lower then men in overall teaching quality. They are also perceived lower in personality-related student feedback ratings, i.e. they perceived less humorous, and less inspirational. We also found that Asian professors are perceived to be tough graders and lecture heavy. They are also perceived to be more difficult in general.
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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 | 0,051 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».