Rejoignez-nous le 11 mai pour l’assemblée publique de l’INCASS sur les évaluations de l’enseignement par les étudiants

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Résume : Les évaluations de l’enseignement par les étudiants (EEE) sont largement utilisées dans les décisions du personnel académique comme mesure de l’efficacité de l’enseignement. La façon dont les EEE sont utilisées est statistiquement erronée, mais pire, les EEE sont biaisées et peu fiables. Les données d’observation montrent que les notes des étudiants varient selon le sexe, l’origine ethnique et l’attractivité de l’instructeur ; avec la rigueur du cours, le contenu mathématique et le format ; et avec les attentes des élèves en matière de notes. Les expériences montrent que la majorité des réponses des élèves à certaines questions objectives peuvent être manifestement fausses. Une récente expérience randomisée montre que le fait de donner des cookies aux étudiants augmente les scores EEE. Des expériences randomisées montrent que les EEE sont négativement associées à des mesures objectives de l’efficacité de l’enseignement et biaisées contre les enseignantes d’une quantité qui peut amener les enseignantes plus efficaces à obtenir une EEE inférieure à celui des enseignants moins efficaces. Les préjugés sexistes affectent également la façon dont les étudiants évaluent les aspects objectifs de l’enseignement. Il n’est pas possible d’ajuster le biais, car il dépend de nombreux facteurs, notamment le sujet du cours et le sexe de l’étudiant. Les étudiants sont idéalement placés pour observer certains aspects de l’enseignement et les opinions des étudiants sont importantes. Mais dans le but d’évaluer et d’améliorer la qualité de l’enseignement, les EEE sont biaisées, peu fiables et sujets à des manipulations stratégiques. Le recours au EEE pour les décisions d’emploi désavantage les groupes protégés et peut enfreindre la loi fédérale. Pour certains administrateurs, l’atténuation des risques pourrait être un argument plus convaincant pour mettre fin à la dépendance au EEE pour les décisions d’emploi que les appels à l’équité : l’arbitrage syndical et les litiges civils concernant l’utilisation institutionnelle du EEE sont en augmentation. Plusieurs grandes universités aux États-Unis et au Canada ont déjà réduit l’accent, considérablement retravaillé ou abandonné le recours au EEE pour les décisions relatives au personnel.

Philip B. Stark : Le professeur Stark (University of California, Berkeley) travaille sur l’inférence, les problèmes inverses, la multiplicité, la non paramétrique, l’optimisation, les paramètres restreints, l’échantillonnage avec des applications telles que l’astrophysique, la cosmologie, l’écologie, les élections, la géophysique, la santé, la législation, les litiges, le marketing, la physique, les politiques publiques, l’évaluation et le contrôle des risques, et la quantification de l’incertitude. Il a reçu de nombreuses distinctions, dont celles de Fellow de l’Institute of Physics et de Fellow de l’American Statistical Association. Le Dr Stark a été directeur de département et doyen associé de la division des sciences mathématiques et physiques.

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