Peer-review of teaching materials in Canadian and Australian universities: A content analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer-review of teaching materials (PRTM) has been considered a rigorous method to evaluate teaching performance to overcome the student evaluation's psychometric limitations and capture the complexity and multidimensionality of teaching. The current study aims to analyze the PRTM practices in Canadian and Australian universities in their faculty evaluation system. MATERIALS AND METHODS: This is a qualitative content analysis study in which all websites of Canadian and Australian universities ( n = 46) were searched based on the experts› opinion. Data related to PRTM were extracted and analyzed employing an integrative content analysis, incorporating both inductive and deductive elements iteratively. Data were coded and then organized into subcategories and categories using a predetermined framework including the major design elements of a PRTM system. The number of universities for each subcategory was calculated. RESULTS: A total of 21 universities provided information on PRTM on their websites. The main features of PRTM programs were organized under the seven major design elements. Universities applied PRTM mostly ( n = 11) as a summative evaluation. Between half to two-thirds of the universities did not provide information regarding the identification of the reviewers and candidates, preparation of reviewers, and logistics (how often and when) of the PRTM. Almost all universities ( n = 20) defined the criteria for review in terms of teaching philosophy ( n = 20), teaching activities ( n = 20), teaching effectiveness ( n = 19), educational leadership ( n = 18), teaching scholarship ( n = 17), and professional development ( n = 14). CONCLUSION: The major design elements of PRTM, categories and subcategories offered in the current study provide a practical framework to design and implement a comprehensive and detailed PRTM system in the academic setting.
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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 | 0,039 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».