Are Students Ratings Related to Teaching Behaviors?
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of student ratings of instruction prompts the important question, "Do differences in student ratings correspond to genuine instructional differences among faculty members? (i.e., What specific things do faculty receiving high or low student ratings actually do in the college classroom?) " A recent, carefully controlled observational study reported by Harry G. Murray (1985) provides an interesting and important analysis of this question. The following issue highlights briefly this study and examines some of the practical pedagogical issues raised by its findings. The faculty who participated in this study were 48 full-time social science faculty (39 males; 9 females) employed at the University of Western Ontario. Ten were full professors, 18 were associate professors, and 20 were assistant professors. Six to eight carefully trained undergraduate observers unobtrusively visited three separate one-hour class periods taught by these instructors over a three month period of time. Summaries of the three hours of classroom observation were made using the "Teaching Behavior Inventory " which lists 100 specific observable behaviors. A factor analysis was performed on the 93 items which had inter-rated reliability coefficients greater than.50. A six factor solution, accounting for over 62 % of the variance was obtained; the factors were labeled (1) enthusiasm, (2) clarity, (3) interaction, (4) task orientation, (5) rapport, and (6) organization. Thirty items, with factor loadings greater than.60, were used in subsequent analyses.
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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 | 0,002 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».