本研究は、チャルマース工科大学の授業評価データを分析し、教員の性別によって学生の評価コメントに違いがあるかを調べることを目的としている。
データは2013年から2021年までの9,165件の授業評価から構成されており、スウェーデン語と英語の両方の授業が含まれている。
分析では、教員の性別を予測するための機械学習モデルを構築し、重要な特徴を抽出した。その結果、スウェーデン語の評価では学業や課題に関する言葉が重要であったのに対し、英語の評価では「オープン」「感じる」「書く」といった「ソフト」な言葉が女性教員を予測する上で重要であり、「ハード」「明確」「プロセス」といった言葉が男性教員を予測する上で重要であることが明らかになった。
これらの結果は、学生が教員の性別によって異なる言語を使用していることを示唆しており、授業評価における性別バイアスの存在を示唆している。今後は、学生の性別による言語の違いも分析する予定である。また、地域や教育分野による違いも調べていく必要がある。
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by Sarah Lindau... at arxiv.org 04-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.01857.pdfDeeper Inquiries