1 Reconceptualizing the Evaluation of Teaching in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Trends within higher education in the United States and Canada suggest that, although there are calls for recognition of teaching as a scholarly activity, teaching is not perceived as a significant aspect of scholarly work. Furthermore, policies, procedures, and criteria for the evaluation of teaching in higher education contribute to the marginalization of teaching within the reward structures of universities and colleges. Evaluation policies, procedures, and criteria tend to (1) emphasize technical, rather than substantive aspects of teaching, (2) focus on process rather than outcomes, (3) lack strategic concern for the use of evaluation data within the institution, and (4) are devoid of the very substance through which academics derive a sense of identity-- their discipline. Recommendations are offered for evaluating three aspects of teaching: planning, implementation, and results. Within each aspect, conceptual arguments and practical solutions are suggested for establishing criteria, deciding on sources of data, and determining the nature of data that must be gathered. The goal is to set in place evaluation policies, procedures, and criteria that will be perceived as rigorous and credible alongside more traditional forms of scholarship, while respecting the diversity of contexts and disciplinary identities within universities and colleges. Seven principles for evaluation of teaching are proposed.
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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 | 0,276 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,094 |
| Communication savante | 0,049 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 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 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 ».