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Enregistrement W4316591401 · doi:10.7202/1095482ar

Bias in Student Ratings of Instruction: A Systematic Review of Research from 2012 to 2021

2023· review· en· W4316591401 sur OpenAlexaffvenue
Brenda M. Stoesz, Amy E. De Jaeger, Matthew Quesnel, Dimple Bhojwani, Ryan Los

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Educational Administration and Policy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPromotion (chess)Cultural biasGender biasHigher educationQuality (philosophy)Publication biasPrejudice (legal term)Medical educationMeta-analysisSocial psychologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Student ratings of instruction (SRI) are commonly used to evaluate courses and teaching in higher education. Much debate about their validity in evaluating teaching exists, which is due to concerns of bias by factors unrelated to teaching quality (Spooren et al., 2013). Our objective was to identify peer-reviewed original research published in English from January 1, 2012, to March 10, 2021, on potential sources of bias in SRIs. Our systematic review of 63 articles demonstrated strong support for the continued existence of gender bias, favoring male instructors and bias against faculty with minority ethnic and cultural backgrounds. These and other biases must be considered when implementing SRIs and reviewing results. Critical practices for reducing bias when using SRIs include implementing bias awareness training and avoiding use of SRIs as a singular measure of teaching quality when making decisions for teaching development or hiring and promotion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,481
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,141 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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