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Enregistrement W4312067146 · doi:10.1097/acm.0000000000005006

Necessary but Insufficient and Possibly Counterproductive: The Complex Problem of Teaching Evaluations

2022· article· en· W4312067146 sur OpenAlexaff
Shiphra Ginsburg, Lynfa Stroud

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreThe Wilson CentreSinai Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentConstruct (python library)PsychologyAttractivenessSubject (documents)PortfolioAppealMathematics educationMedical educationSocial psychologyComputer scienceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evaluation of clinical teachers' performance has long been a subject of research and debate, yet teaching evaluations (TEs) by students remain problematic. Despite their intuitive appeal, there is little evidence that TEs are associated with students' learning in the classroom or clinical setting. TEs are also subject to many forms of bias and are confounded by construct-irrelevant factors, such as the teacher's physical attractiveness or personality. Yet they are used almost exclusively as evaluations of and feedback to teachers. In this commentary, the authors review the literature on what TEs are meant to do, what they actually do in the real world, and their overall impact. The authors also consider productive ways forward. While TEs are certainly necessary to provide the crucial student voice, they are insufficient as the sole way to assess teachers. Further, they are often counterproductive. TEs carry so much weight for faculty that they can act as a disincentive for teachers to challenge learners and provide them with the critical feedback they often need, lest students give them poor ratings. To address these challenges, changes are needed, including embedding TEs in a programmatic assessment framework. For example, TEs might be used for formative feedback only, while other sources of data, such as peer assessments, learning outcomes, 360-degree feedback, and teacher reflections, could be collated into a portfolio to provide a more meaningful evaluation for teachers. Robust, transparent systems should be in place that dictate how TE data are used and to ensure they are not misused. Clinical teachers who do not "fail to fail" learners but instead take the time and effort to identify and support learners in difficulty should be recognized and rewarded. Learners need this support to succeed and the obligation to protect patients demands it.

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)0,336
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,726
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3360,726
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0040,037
Communication savante0,0220,030
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0150,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,354 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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