Redesigning the Course and Teacher Ratings: Methods, Outcomes, and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Less than one year into the COVID-19 pandemic, the provost and faculty union leadership at a midsized private university agreed that the time was right for a reevaluation of the student evaluation of teaching (SET) process and policy. A university-wide Blue Ribbon Committee was formed to evaluate simultaneously the SET and the peer observation processes and policies and to make recommendations as appropriate. The committee researched and compared "name-of" University (U) standards and processes to peer and aspirant institutions, as well as best practices to prevent bias in responses from students. The initial meeting of the Committee occurred on December 17, 2020 with members representing each of the schools at the University as well as the offices of the Provost and Institutional Research. Our diverse committee agreed on three guiding principles (a) Update the CTR to make it a more useful instrument for faculty development; (b) Include items that capture student perceptions of class climate; (c) Broaden the scope of teaching behaviors assessed to reflect the broad range of course structures and effective teaching styles of our faculty. To date, the committee has assessed, revised, proposed, and piloted questions for the CTRs. The committee has also tested numerous roll-out plans to optimize student response. The outcomes, results, and lessons learned from these efforts will be shared in this paper.
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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 | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».