Exploring the personal and professional factors associatedwith student evaluations of tenure-track faculty
Notice bibliographique
Résumé
Tenure-track faculty members in the United States are evaluated on their performance in both research and teaching. In spite of accusations of bias and invalidity, student evaluations of teaching have dominated teaching evaluation at U.S. universities. However, studies on the topic have tended to be limited to particular institutional and disciplinary contexts. Moreover, in spite of the idealistic assumption that research and teaching are mutually beneficial, few studies have examined the link between research performance and student evaluations of teaching. In this study, we conduct a large scale exploratory analysis of the factors associated with student evaluations of teachers, controlling for heterogeneous institutional and disciplinary contexts. We source public student evaluations of teaching fromRateMyProfessor.comand information regarding career and contemporary research performance indicators from the companyAcademicAnalytics. The factors most associated with higher student ratings were the attractiveness of the faculty and the student’s interest in the class; the factors most associated with lower student ratings were course difficulty and whether student comments mentioned an accent or a teaching assistant. Moreover, faculty tended to be rated more highly when they were young, male, White, in the Humanities, and held arank of full professor. We observed little to no evidence of any relationship, positive or negative, between student evaluations of teaching and research performance. These results shed light on what factors relate to student evaluations of teaching across diverse contexts and contribute to the continuing discussion teaching evaluation and faculty assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».