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Enregistrement W4407979374 · doi:10.1186/s12909-025-06896-3

Student evaluations of teaching do not reflect student learning: an observational study

2025· article· en· W4407979374 sur OpenAlexaff
R.O. Gilbert, Dave R Gilbert

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMedical educationPsychologyMathematics educationMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Student Evaluations of Teaching (SET), of individual instructors and of courses, are routinely utilized by university administrators for consequential decisions regarding individual faculty members, courses, and curricula. Despite their ubiquity, much evidence exists that they are biased, amongst other factors by expected and received student grades. To our knowledge, this issue has not been examined in veterinary education until recently. Furthermore, it remains unclear whether observed combinations of higher grades and more favorable student evaluations using common survey instruments reflect enhanced learning. Our study evaluates the relationship between (A) student evaluations of courses in a veterinary curriculum, (B) grades earned in those courses, and (C) an independent measure of learning in those subjects. METHODS: The Veterinary Educational Assessment (VEA) is an independent, external examination in basic sciences subjects prepared by the National Board of Medical Examiners and administered by the International Council for Veterinary Assessment and is taken by Ross University School of Veterinary Medicine (RUSVM) students in their fifth semester of study. It offers an external means of measuring student learning in specific subjects and relating them to course evaluations. RUSVM has three terms each year with three separate intakes of students. Course evaluations and student grades were recorded for courses from fall 2018 to summer 2022, spanning 12 cohorts of students, and 160 individual courses. Courses were aligned to the relevant section of the VEA taken by each cohort. Spearman correlation coefficients were calculated. RESULTS: Mean course evaluations were significantly positively correlated to median grade in the course (rho = 0.35, P < 0.0001) and the proportion of students earning A-grades (rho = 0.38, P < 0.0001). The relationship between course evaluation and relevant VEA score was negative (rho = -0.18, P = 0.02), indicating that students judged courses favorably when higher grades were expected without necessarily learning more from those courses. CONCLUSIONS: We confirmed the well-known relationship between SET and student grades but, for the first time in veterinary medicine, describe a small but negative and statistically significant relationship between SET and an independent measure of learning. SET should be interpreted with caution; their use for evaluation of teachers or courses may have unintended consequences including reduced expectations for student achievement.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,395
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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