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Record W7133443063

Ce que disent les étudiants au sujet des enseignements : analyse textuelle des commentaires

2014· article· fr· W7133443063 on OpenAlexaboutno aff
Marie Bocquillon, Antoine Derobertmasure, Dorothée Kozlowski, Frédérique Artus, Marc Demeuse

Bibliographic record

VenueORBi UMONS · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEvaluation of Teaching Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsResearch methodologySpeech communicationContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La communication proposée par les auteurs s'ancre dans le champ de l'évaluation des enseignements par les étudiants. Plus précisément, elle s'intéresse à l'analyse de réponses d'étudiants à une question ouverte proposée dans un questionnaire d'évaluation rempli à l'issu de chaque année académique. Cette démarche d'analyse inscrite dans un processus de recherche structuré en trois étapes (Kozlowski, Artus & Derobertmasure, 2014). Cette communication, basée sur l'étude du contenu des réponses ouvertes formulées par les étudiants, consiste à parvenir à une lecture thématique des commentaires formulés par les étudiants. Cette analyse sera réalisée sur la base du modèle de la situation d'enseignement apprentissage (Dehon et Derobertmasure, 2012) et adapté à l'enseignement supérieur. Ces adaptations sont réalisées sur la base des travaux de Winer, Di Genova, Vungoc et Talsma (2012), qui proposent quatre catégories de sujets sur lesquels peuvent porter les commentaires des étudiants lorsque ceux-ci ne sont pas d'ordre général : (1) les éléments que l'enseignant peut améliorer (instructor influence), tels que les stratégies d'enseignement utilisées et les activités proposées ; (2) la responsabilité partagée entre l'enseignant et les étudiants (shared instructor/students), c'est-à-dire les éléments tels que l'intérêt et la communication qui ne reposent pas uniquement sur l'enseignant ; (3) la responsabilité partagée entre l'enseignant et l'administration (shared instructor/administration), c'est-à-dire les éléments relatifs à l'organisation administrative,à l'élaboration des programmes de cours... ; (4) les traits personnels de l'enseignant (personal traits of the instructor), tels que l'accent, l'apparence... In fine, les résultats issus de l'application de ce cadre d'analyse permettront d'assurer, auprès des enseignants « évalués », un retour d'informations objectivées, à visée formative et en lien avec leur pratique d'enseignement. Références : Kozlowski, D., Artus, F. & Derobertmasure, A. (2014 - à paraitre). Evaluation des enseignements par les étudiants Modélisation des réponses aux questions ouvertes dans le cadre de l'évaluation pédagogique annuelle à l'Université de Mons (Belgique). Actes du colloque de l'ADMEE - Maroc. Derobertmasure, A. & Dehon, A. (2012).Développement de la réflexivité et décodage de l'action : questions de méthode. Phronesis, 2. Winer, L., Di Genova, L., Vungoc, P.-A. & Talsma, S. (2012). Interpreting end-of-course evaluation results. Montreal: Teaching and Learning Services, McGill University.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.380
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.130
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.280 · 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

Citations0
Published2014
Admission routes1
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