Measuring Students’ Perception of Learning: The Systematic Development of An Instrument
Notice bibliographique
Résumé
Within the education sector various tools have been used to measure effectiveness of instruction. It is typical that measures of teaching effectiveness include, but are not limited to, the student’s perception of their experience in the classroom and with a given instructor. Student evaluations of teaching (SETs) are one form of measurement commonly used in American universities. It is important to determine whether these SETs are helpful in assessing effective teaching and the instructor’s work in and out of the classroom, in general. To determine whether these SETs are helpful in assessing effective teaching and the instructor’s work in and out of the classroom, in general, we sought to develop an instrument to measure the students’ perception of teaching and learning as represented by three concepts: Student, Course, and Instructor. We used scaled survey items, some of which we borrowed from other instruments to operationalize the concepts and create a pilot test. We analyzed the data using Factor analysis techniques. The result was an instrument that included 24 items scaled on a five-point Likert scale. Key words: Teaching evaluation, instructor evaluation, course evaluation, student evaluation of teaching, students’ perception of learning. Dans le secteur de l’éducation, divers outils ont servi à l’évaluation de l’efficacité de l’enseignement. Typiquement, les mesures de l’efficacité de l’enseignement comprennent, entre autres, la perception qu’a l’étudiant de son expérience en classe et avec son professeur. Les évaluations par les étudiants de l’enseignement sont une mesure couramment utilisée dans les universités américaines. Il est important de déterminer si ces évaluations par les étudiants sont utiles dans l’évaluation générale de l’efficacité de l’enseignement et du travail du professeur en salle de classe et à l’extérieur de celle-ci. Pour le faire, nous avons tenté de développer un instrument permettant de mesurer la perception qu’ont les étudiants de l’enseignement et de l’apprentissage en fonction de trois concepts : l’étudiant, le cours et le professeur. Pour mettre en œuvre les concepts et créer un essai pilote, nous nous sommes servi de questions de sondage échelonnées, dont certaines ont été empruntées à d’autres instruments. Nous avons analysé les données avec des techniques d’analyse factorielle. Le résultat est un instrument à 24 items gradués selon l’échelle de Likert. Mots clés : évaluation de l’enseignement, évaluation de l’enseignant, évaluation de cours, évaluation par les étudiants de l’enseignement, perception des étudiants de l’apprentissage
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,125 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».