The reluctance of scientists to engage in peer review of teaching: Finding the way forward
Notice bibliographique
Résumé
Over the last two decades universities globally have responded to a growing demand for higher education and hence the number and diversity of university students has increased dramatically (Bradley, Noonan, Nugent, & Scales, 2008; Universities Australia, 2013). At the same time publicly funded universities have faced decreasing budgets leading to radical changes in the delivery of education. There is an ever increasing push towards efficiencies through online learning and larger classes. Concomitantly governments have adopted a quality agenda in which universities are ranked against each other on the basis of teaching, leading to increased competition for recruiting quality students (TEQSA, 2011). As such considerable effort is being exerted by university managements and government agencies to define and measure quality teaching and learning standards (Coates, 2010; Kraus, Barrie, & Scott, 2012; Newton, 2002). However, as Newton points out, there are many interpretations of the meaning of quality, with academics and managers viewing the term differently.
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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 | 0,185 | 0,449 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,027 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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 ».