The effect of research on the perceived quality of teaching: a cross-sectional study among university students in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The complementarity between research and teaching is still debated, although several higher education institutions require instructors to do research. In the absence of a consensus on this matter and given the lack of related studies in Lebanon, this study aimed to describe students' perception of research integration into teaching, and to link research and professional skills to quality teaching, using validated scales related to these concepts. METHODS: A standardized questionnaire was diffused to university students; it included validated scales: the Student Perception of Research Integration Questionnaire (SPRIQ), the Adapted-Teachers' quality assessment questionnaire (A-TQAQ), the Student Evaluation of Teaching short form (SET37-QS), and Knowledge and Attitudes Towards Health Research Questionnaire. RESULTS: Research integration was well perceived, and teaching was well evaluated by 445 participants from various disciplines, particularly those of a higher socioeconomic level, majoring in health, and females, as indicated by their mean scores. Research-active instructors had a significantly better-perceived teaching quality (17%; p < 0.001) than their non-active counterparts. This finding was particularly true among postgraduate and higher GPA students. The multivariable analysis showed that the knowledge and attitude towards research were related to students' better perception of research integration and higher evaluation of teaching. CONCLUSION: This study showed an overall good perception of research and teaching evaluation among participants from various disciplines, with research-active instructors having a better-perceived teaching quality. These findings could guide decisions on research integration into curricula using multidisciplinary methodologies to strengthen research integration and involve students in research activities.
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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 | 0,094 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».