The Development and Initial Validation of an Empathy Scale for Higher Education Instructors
Notice bibliographique
Résumé
Empathy is an essential component of interpersonal relationships as it promotes a feeling or understanding of another’s emotions and can produce a response leading to altruistic behavior. Empathy demonstrated in higher education could impact student success; however, a scale that measures empathy in higher education instructors does not exist. The purpose of this study was to develop a scale to measure empathy in higher education instructors and to perform initial validation for its use in this population. The scale development started with qualitative research to identify how empathy is perceived by faculty who teach in higher education. It was found that instructors of any academic rank define empathy as multidimensional and demonstrate empathy using both cognitive and affective approaches. A theoretical model that illustrates the potential value of empathy as a prosocial behavior on student outcomes also informed the scale item development. Finally, current validated scales were used for item development, including the Toronto Empathy Questionnaire (TEQ) and the Interpersonal Reactivity Index (IRI). The developed scale underwent exploratory (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) along with convergent and discriminant validation. Although the scale generated from the EFA did not demonstrate a good model fit with the CFA, post hoc modifications using modification indices generated a good model fit with a 2-factor, 15-item scale (CFI=0.964; RMSEA = 0.04). The newly developed 2-factor, 15-item empathy scale provides a strong foundation for a validated tool to measure empathy in higher education instructors and will contribute to future teacher-student relationship research.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».