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Enregistrement W4366159769 · doi:10.1080/02602938.2023.2199181

Students’ online evaluation of teaching and system continuance usage intention: new directions from a multidisciplinary perspective

2023· article· en· W4366159769 sur OpenAlexaboutno aff
Hui-Chih Wang, Rachael Ehianeta, Her‐Sen Doong

Notice bibliographique

RevueAssessment & Evaluation in Higher Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Council
Mots-clésHelpfulnessCLARITYSet (abstract data type)ContinuancePsychologyPerspective (graphical)Higher educationMedical educationKnowledge managementComputer scienceSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Student evaluation of teaching (SET), a major tool for assessing teaching quality in higher education is a crucial research topic. Among 13 studies published about online peer SET in Assessment & Evaluation in Higher Education over the past two decades, ease of use, clarity and helpfulness of SET information were repeatedly tested. This study introduces theory from the information systems field to give a multi-disciplinary view in testing how students’ perceptions may affect their intention to continue to use an online peer SET system. While past studies focused on ratemyprofessor.com, offering results from USA, Canada and UK, this study aimed to provide Asian insight by using data from Taiwan. Based on 364 student members of the selected website, findings indicated that disconfirmation of SET information significantly affected perceived usefulness, trust and satisfaction, ultimately shaping continuance usage intention of the online peer SET system. Practical implications for online peer SET website managers and institutional SET managers are discussed.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,400 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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