Le « bon professeur d’université » tel que perçu par les étudiants de premier cycle de l’Université de Montréal
Bibliographic record
Abstract
L’étude tente de répondre à la question : « Qu’est-ce qu’un bon professeur d’université? » On a demandé à un échantillon d’étudiants de 1 er cycle de l’Université de Montréal de choisir les trois qualités les plus importantes dans une liste qui en présentait quinze. Les résultats montrent que le « bon professeur » est d’abord un expert dans son domaine, qu’il est un organisateur du savoir à communiquer et qu’il intègre la théorie et la pratique dans son enseignement. D’autres qualités sont également souvent mentionnés : il communique avec clarté, il stimule le développement intellectuel de ses étudiants et il aime enseigner; il présente la matière de façon intéressante et il respecte ses étudiants. Son objectivité dans l’évaluation, les traits de sa personnalité, sa disponibilité, sa réputation de chercheur ou d’auteur savant, sa facilité dans les relations humaines n’ont pas une importance décisive. On a étudié également le profil du « bon professeur » selon différents secteurs de l’Université de Montréal.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".