Students’ Perceptions of Effective Teaching in Higher Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Using a unique online approach to data gathering, students were asked to isolate the characteristics they believe are essential to effective teaching. An open-ended online survey was made available to over 17,000 graduate and undergraduate students at Memorial University of Newfoundland during the winter semester of 2008. Derived from this rich data is a set of student definitions that describe nine characteristics and identify instructor behaviours that demonstrate \neffectiveness in teaching. The survey also takes into account the opinions of students studying both on-campus and at a distance via the web, with the intention of determining if the characteristics of effective teaching in an online environment are different from those in \nthe traditional face-to-face setting. Students identified nine behaviours that are characteristic of effective teaching in both on-campus and distance courses. Instructors who are effective teachers are respectful \nof students, knowledgeable, approachable, engaging, communicative, organized, responsive, professional, and humorous. Students indicated that the nine characteristics were consistent across modes of delivery. \nRespondents to the distance portion of the survey, however, did place different emphasis from the on-campus responses on the significance of each characteristic.
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.
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle