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Record W2065533358 · doi:10.7202/1024669ar

Évaluation de la qualité de l’enseignement par les étudiantes et étudiants

2014· article· fr· W2065533358 on OpenAlexaffvenueabout
Léon Harvey, Marie-Hélène Hébert

Bibliographic record

VenueMesure et évaluation en éducation · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEvaluation of Teaching Practices
Canadian institutionsUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les évaluations de l’enseignement par les étudiants et étudiantes sont utilisées à des fins académiques et formatives, mais sont également évoquées d’une manière sommative lors de décisions liées à la carrière professorale. Dans le cadre de la présente recherche, deux objectifs sont poursuivis. Le premier objectif est de déterminer les qualités psychométriques de l’instrument utilisé à l’Université du Québec à Rimouski. Avec l’avènement des technologies de l’information et de la communication, les conditions dans lesquelles se déroulent ces évaluations ont été modifiées. Le second objectif est de vérifier les impacts de la modalité de passation en ligne vs papier sur les qualités psychométriques de l’instrument. Le corpus de données est constitué des évaluations réalisées durant les années 2007- 2008 (20245 évaluations) et 2010-2011 (16432 évaluations). Les résultats attestent qu’un modèle hiérarchique décrit mieux la structuration du questionnaire que des modèles alternatifs, que la modalité de passation a une influence sur le taux de réponses et, dans certains cas, sur le taux de satisfaction des enseignements, mais qu’elle n’influence ni la fiabilité ni la dimensionnalité des évaluations. Les implications de ces résultats sont discutées.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.177
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMetaresearch
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.791
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1770.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.161
GPT teacher head0.473
Teacher spread0.312 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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