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Enregistrement W4223939526 · doi:10.1108/ijem-12-2021-0462

Exploring teaching effectiveness and research on teaching and learning at AACSB accredited business schools in Canada and the US

2022· article· en· W4223939526 sur OpenAlexaffabout
Sanobar Siddiqui, Camillo Lento

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Educational Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityAccreditationTeaching methodNature versus nurtureValue (mathematics)Thematic analysisTeaching and learning centerMathematics educationPedagogyPsychologyMedical educationComputer scienceSociologyCreativityQualitative researchMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study explores the implementation of two Association to Advance Collegiate Schools of Business (AACSB) standards by business schools across Canada and the US. First, this study examines how teaching effectiveness is defined and measured in light of Standard 7 (Teaching Effectiveness and Impact). Second, this study explores the value of research on teaching and learning in relation to Standard 8 (Impact of Scholarship). Design/methodology/approach This study adopts a thematic analysis framework based on data obtained from an online survey, semi-structured interviews, and policy documents. Findings The results reveal that business schools rarely define teaching effectiveness; instead, they adopt various measures to evaluate teaching effectiveness. The results reveal that research on teaching and learning alone usually does not lead to tenure; however, it is valued if part of a portfolio that includes discipline-specific research. Lastly, this research highlights a stigma associated with research on teaching and learning relative to discipline-specific research. Practical implications This study introduces a comprehensive and integrated teaching evaluation framework that can be adopted to define teaching effectiveness and elevate the teaching function. In addition, the authors argue that business schools should nurture a niche set of academics that holds PhDs in their respective disciplines and are education experts to increase the production of research-informed instructional strategies curated for business schools. Originality/value This is the first study to explore how AACSB standards related to teaching effectiveness and research on teaching and learning are interpreted and implemented at AACSB accredited business schools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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