Veterinary Student Evaluations of Teaching: Scores and Response Rate When Administered before or after Final Exams
Notice bibliographique
Résumé
In higher education, instructors and administrators use student evaluations of teaching (SETs) as formative and summative assessments of instruction; thus, they need adequate response rates for optimal validity and reliability. Veterinary students are often requested to complete dozens of SETs each semester, and response rate is shown to decline as the number of SETs increases. Allowing students to complete SETs after final examinations has been suggested to help increase response; however, students’ knowledge of their final course grade has been previously shown to negatively influence SET scores. This case study explored how making SETs available to veterinary students after final exams affected quantitative item scores and response rate when compared to SETs administered during the final weeks of the semester, prior to final examinations. Participants ( n = 262) were randomly assigned to before finals or after finals groups, and 171 students completed 2,926 SETs. Students were more likely to complete evaluations before finals (vs. after), and first-year students completed more SETs than third-year students. Compared to the prior year, in which SETs were administered before finals, students in the study year completed 31% fewer SETs. Timing of SET delivery did not significantly affect SET item scores, but third-year students rated instructors higher than first-year students on five of 10 items. Students’ self-reported expected grade was positively correlated with all 10 SET items for both groups. In this study, timing of completion had no statistical effect on SET item score. However, when students completed SETs after final exams, response rates decreased.
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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 | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».