Institutional Approaches to Evaluate Teaching Effectiveness: The Role of Summative Peer Review of Teaching for Promotion and Tenure
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of literature has identified student evaluations of teaching (SETs) as introducing bias against minority faculty members and not serving as a reliable or valid measure of teaching effectiveness. This lack of reliability and validity presents issues for university tenure and promotion committees, as these institutional processes necessarily require accurate, objective, and holistically informed modes of evaluation to recognize teaching achievements. Summative peer review of teaching (SPRT) is an alternative mode of assessment that aims to provide evidence of teaching effectiveness to inform promotion and tenure. SPRT, as an institutional practice, has been adopted at a small cohort of institutions of higher education, marking a potential shift in practice. This article examines SETs to articulate the problematic elements introduced by SETs, specifically to examine if SPRT can serve as a viable alternative. By describing the SPRT processes that four institutions have taken, the authors aim to articulate these emerging approaches to collecting evidence of teaching effectiveness. In this descriptive work, it is our secondary contention that SPRT, through intentional design and facilitation, can offer a process that does not introduce bias in the same way as SETs and thus, can also be used to satisfy the growing need for practices that help achieve, in part, institutional goals related to equity, diversity, and inclusion (EDI).
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».