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Enregistrement W4248665577 · doi:10.1093/oso/9780190847067.003.0009

Student Voice

2017· book-chapter· en· W4248665577 sur OpenAlexaboutno aff
Ron Avi Astor, Rami Benbenishty

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmClass (philosophy)Public relationsMathematics educationPsychologyPedagogyPolitical scienceComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even those who agree with the idea of creating a monitoring system might still need to be convinced that what students have to say should be considered valuable input in the effort to improve schools, whether it pertains to raising academic performance or to safety, security, and behavior. Some argue that students are so disinterested in surveys that they answer randomly or give the first answer that comes to mind. Others are concerned that students respond deliberately in ways intended to harm staff members they do not like. Still others are not sure that students really understand the true meaning of the questions and, therefore, that their answers are not usable. Students, however, are often the best sources of providing detailed information on what is happening in schools and may even provide realistic suggestions on how adults can intervene. Looking at the ways students’ perceptions are already being used in schools can help policymakers and educators see how they can be part of improving school climate. This issue, for example, has been debated in recent years as some states and school districts have moved to include students’ opinions on their experiences in the classroom as one component of new teacher evaluation systems. For example, the Tripod survey,1 developed by Harvard University’s Ron Ferguson, asks students how much they agree with statements such as “My teacher explains diffcult things clearly” and “Our class stays busy and doesn’t waste time.” The Tripod was used as part of the Bill and Melinda Gates Foundation’s Measures of Effective Teaching project and is being used in districts across the United States, in Canada, and in China. In a 2013 report, Hanover Research reviewed the literature on using student perception surveys in teacher evaluation and professional development: “Given the consistent findings of the research reviewed for this report, it is reasonable to conclude that student perception surveys can provide accurate measures of teacher effectiveness,” they write. “When the proper instrument, or survey, is utilized, student feedback can be more accurate than alternative, more widely- used instruments at predicting achievement gains.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5080,378

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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