Есть ли связь между хорошим учителем и хорошим исследователем?

Мне сказали, что существует взаимосвязь между хорошим учителем и хорошим исследователем (как в этой статье на странице 15, пункт 3.6), но я не нашел никаких ссылок или исследований по этому поводу.

Кто-нибудь знает, действительно ли существует такая корреляция, или есть исследования, подтверждающие или опровергающие ее?

Я хотел бы увидеть корреляционный анализ, проведенный между оценками на www.ratemyprofessor.com и h-индексом профессора. Если кто-нибудь может выяснить, есть ли общедоступный API для ratemyprofessor, пожалуйста, опубликуйте его здесь!
У вас есть спектр от Джона Нэша до Ричарда Фейнмана. Возьмите свою фотографию.
Фу. Оцените мой профессор? Действительно??
По этому поводу были проведены некоторые эмпирические исследования. У меня нет ссылки, к сожалению, но по памяти они все нашли почти нулевую корреляцию. Другими словами, ни одно никоим образом не предсказывает другое.
Обратите внимание, что этот вопрос требует доказательства корреляции, а не предположения или объяснения того, почему это должно быть так или иначе (что субъективно).
Мой ответ на этот вопрос получил четыре раза плюс и четыре раза минус. Это безумие, и я никогда не видел этого ни по какому другому вопросу. У кого-то есть личная заинтересованность в этом вопросе? Никто не должен минусовать что-либо без объяснения причин в комментариях.

Ответы (10)

Я не думаю, что могут быть какие-либо исследования, подтверждающие или опровергающие что-то подобное, просто потому, что ни «хороший учитель», ни «хороший исследователь» не могут быть объективно и беспристрастно оценены количественно, а в отсутствие этого как можно сравнивать?

Но в качественном отношении, я думаю, в большинстве случаев следует естественный вывод: и то, и другое требует от человека энтузиазма в отношении своего предмета в первую очередь и требует определенной глубины понимания, прежде чем он сможет либо опубликовать свои результаты, либо успешно взаимодействовать с любознательными студентами!

Тот факт, что трудно измерить эффективность преподавания и исследований, не делает это невозможным. Кроме того, хорошая, но несовершенная мера производительности все же позволила бы получить значимую эмпирическую корреляцию.
Я не уверен, что понимаю вас - как несовершенная мера может быть одновременно хорошей и как она гарантирует, что она отфильтрует ложные срабатывания?
Предположим, что существует настоящая неизмеряемая скрытая переменная, называемая производительностью, и скажем, что у вас есть наблюдаемая мера, которая коррелирует r = 0,80 с этой истинной скрытой переменной; у вас будет очень полезная мера производительности для оценки взаимосвязей с другими переменными. Это может быть не идеально, но было бы полезно при оценке корреляций с другими переменными. Я думаю, что тот же самый общий вопрос о полезных, но несовершенных измерениях применим ко многим измерениям в поведенческих и социальных науках.

Кажется вероятным, что есть какая-то ненулевая корреляция. Конечно, есть факторы, которые должны привести к положительной корреляции; например, некоторые личностные качества (такие как добросовестность) должны привести как к лучшим исследованиям, так и к лучшему обучению. Есть также факторы, которые должны привести к отрицательной корреляции; например, преподавание и исследования — это виды деятельности, которые конкурируют друг с другом в течение ограниченного периода времени. Было бы странно, если бы все эти факторы почти уравновешивали друг друга, поэтому следует ожидать некоторой чистой корреляции. Вот аргумент в пользу положительного:

Давайте различать два аспекта обучения, а именно экспозицию и психологию. Экспозиция означает нахождение простых объяснений, придумывание ярких примеров и аналогий, определение наиболее важных тем и отношений между ними и т. д. Психология означает понимание того, откуда берутся учащиеся и что они понимают или не понимают, сопереживание и установление связи с ними. их, пробуждая их интерес и вдохновляя их на великие дела и т. д. Оба эти фактора являются важными факторами хорошего обучения, хотя ни один из них не является абсолютно необходимым. Мастер изложения без хорошего понимания психологии может быть ясным, но скучным, а тому, кто понимает психологию, но не умеет излагать, возможно, придется внимательно следовать учебнику, но любой из них будет намного лучше, чем некоторые учителя.

Способность к объяснению почти наверняка коррелирует с исследовательскими способностями, поскольку обе они опираются на глубокое, творческое понимание предмета. В математике стандартным примером является Жан-Пьер Серр, который одновременно является блестящим математиком и автором нескольких замечательных учебников для выпускников, и подобные характеристики можно увидеть в его научных статьях и учебниках.

Однако психологическая сторона преподавания, вероятно, не тесно связана с исследовательскими способностями. Может быть некоторая корреляция, просто потому, что умные люди, как правило, лучше среднего во всех видах мышления, но я держу пари, что корреляция незначительна. Безусловно, есть замечательные исследователи, у которых ужасное понимание психологии, и наоборот, гораздо более резкое, чем для изложения.

Я считаю, что это расхождение, возможно, объясняет, почему существует так много споров о том, связаны ли хорошие исследования и хорошее преподавание, причем некоторые люди говорят, очевидно, да, а другие, очевидно, нет. Ответ зависит от того, какие аспекты обучения вы считаете наиболее важными.

+1 за различение объяснительной и психологической ролей (или ролей «обучения» и «наставничества»)

Единственная известная мне ссылка:

Feldon et al (2011) Преподавательский опыт аспирантов улучшает их исследовательские навыки. Наука, 333, 1037-1040. http://www.sciencemag.org/content/333/6045/1037.full

Авторы обнаружили, что студенты, которые преподавали, улучшили свои способности генерировать проверяемые гипотезы.

Так что да, я предполагаю, что это означает, что существует корреляция между тем, чтобы быть хорошим исследователем и хорошим учителем, помимо простой возможности более эффективно сообщать о своих выводах.

Причина ≠ корреляция :)
@ F'x, может быть, я упускаю какой-то момент ответа, но ... о какой именно части идет комментарий? И кстати, хотя причинно-следственная связь и корреляция не эквивалентны, они взаимосвязаны :D

Трудно оценить, но по моему опыту я не думаю, что такая корреляция существует, или если она есть, то не очень очевидна. Возраст, безусловно, может быть дискриминационным фактором, но при условии эквивалентности возраста хороший учитель тратит много времени на преподавательскую деятельность, такую ​​как подготовка, тестирование и воспитание учащихся. Это оставляет очень мало времени для исследований. Кроме того, большинство блестящих умов слишком заняты собственными проектами (на грани асоциальности) и из них не получаются хорошие коммуникаторы. Большое преимущество учителя в том, что он должен быть «не настолько умным», то есть должен понимать, в чем может заключаться трудность, и приводить блестящий пример, чтобы это было понятно. Не все такие Фейнманы..

Я хотел бы добавить к обсуждению точку обзора, которая может подразумевать отрицательную корреляцию. Обучение студентов требует эмпатии, понимания того, что они еще не понимают и что заставляет их не понимать. Ведущий исследователь, вероятно, не сталкивался с этим, когда учился в школе. Меньшие исследователи могли бы лучше понять, почему студент не понимает этого. Также хороший ум не предполагает отличных коммуникативных способностей. Я бы сказал, что корреляция отсутствует или слегка положительная.

Любая причина для понижения?
Ведущий исследователь, вероятно, не сталкивался с этим, когда учился в школе. - Возможно. С другой стороны, исследователи также должны объяснять свою работу неспециалистам (например, комитетам по продвижению по службе и группам по грантам). Так что, если они не учатся этому сочувствию в студенческие годы, им лучше научиться этому позже.
Я бы сказал, что «понимание того, что они еще не понимают и что заставляет их не понимать», является главной движущей силой хорошего исследования.
Думаю, стоит отметить, что существует множество «типов» студентов. Великий исследователь/профессор, преподающий продвинутые курсы в Массачусетском технологическом институте, вероятно, очень хорошо относится к своим студентам. Тот же самый человек может быть гораздо менее эффективным преподавателем коррекционного класса для учеников, которые набрали слишком низкие баллы на вступительном экзамене в какой-нибудь государственной школе с низким рейтингом.

Корреляция не является причинно-следственной связью. Остерегайтесь исследований, которые путают эти два понятия.

Для тех, у кого нет статистического фона, это похоже на «есть мороженое и «водить машину». Может быть положительная или отрицательная (или нет) связь между употреблением мороженого и причиной несчастного случая, но мороженое само по себе не влияет. вызвать аварию.

Точно так же не обязательно быть хорошим исследователем, потому что ты хороший учитель, и наоборот - понятие, которое как бы отражено во многих ответах.

К сожалению, во многих исследованиях корреляция используется для обозначения причинно-следственной связи.

Это значительно постфактум, но эта статья только что вышла. Он призван показать, что студенты лучше всего учатся у преподавателей, которые НЕ являются штатными профессорами, что может быть связано с дополнительным бременем, которое ложится на преподавателя при проведении исследований.

У меня нет никаких формальных доказательств, но я могу вам сказать, что в моем университете есть люди, которые только преподают (и умеют это делать). Если бы хороший учитель подразумевал быть хорошим исследователем, эти люди, по крайней мере, также были бы вовлечены в исследования.

Точно так же есть много людей, которые являются хорошими учителями в средней школе и никоим образом не участвуют в исследованиях.

Существует множество причин, по которым преподавание и исследования могут быть коррелированы или антикоррелированы. Все эти причины будут сочетаться и взаимодействовать, так что вы увидите ряд корреляций. Вот некоторые из них:

  • Они могут иметь положительную корреляцию, потому что общение является частью исследования, поэтому хорошие лекции и научные доклады, написание хороших статей и уроки будут коррелировать.

  • Они должны иметь отрицательную корреляцию, поскольку оба требуют времени от одного и того же отдельного академика. Ни у кого нет бесконечного времени.

  • Они могут иметь положительную корреляцию, потому что отличные факультеты и университеты ценят время своих ученых и предоставляют ресурсы, такие как секретари и ассистенты преподавателей, чтобы помочь академикам найти время для обоих.

ОК, почему люди НЕ голосуют за это? Никто не должен голосовать против чего-либо без комментариев, и у меня никогда раньше не было ни одного ответа, который был бы отвергнут четыре раза. Это кто-то портит обмен стеками?
Я видел много профессоров (по математике), которые были отличными исследователями и в то же время очень слабыми учителями. Обычно они не обращают внимания или не заботятся об обучении. В математике я думаю, что репутация ученого в основном зависит от его исследований, и поэтому она негативно влияет на другие аспекты их работы. Например, некоторые хорошие исследователи даже не заботятся о своих аспирантах. Но это только мои наблюдения и в целом может быть иначе.
Кстати, я не минусовал твой ответ, Джоанна :-))
Я просто перечислил несколько причин, по которым они могут и не могут быть связаны. Тот факт, что иногда они связаны, а иногда нет, не доказывает, что эти факторы не имеют никакого влияния. Я попробую прояснить это, спасибо Вахид!
Ха, за это все еще проголосовали без объяснения причин. Чуваки, это просто логика! Какой топор ты точишь?

Есть отрицательная корреляция. Это было хорошо найдено в моем опыте. Если вы хороший исследователь, вы не будете любимцем своих студентов. Это все равно, что думать, что профессионал, скажем, в области больших данных, будет правильно преподавать предмет больших данных. Вроде может, но не будет. Профессионал всегда будет спешить в офис, постоянно думать о своей работе, он занимается преподаванием только для того, чтобы заработать деньги в жадном смысле. То же самое касается исследователей, они учат только для того, чтобы получить средства на исследования, они не хотят учить детей понятиям, которые можно выучить, прочитав 10 страниц учебника. Они там для больших и лучших вещей.

Так что мой ответ не обязательно, если между хорошим учителем и хорошим исследователем есть какая-то связь. Мой ответ таков: любой, кто занимается несколькими профессиями только для того, чтобы заработать больше денег (или преимуществ), не будет делать это очень хорошо. А у профессоров в университетах очень хорошая власть. У нас были профессора, которые провалили 90% его студентов, опаздывали на полчаса на занятия и уходили на полчаса раньше, мы поняли, что мы просто слишком тупые. Профессор до сих пор преподает.

Никто, работающий в нескольких профессиях, не может быть лучшим в обеих работах. Преподавание и писательство — две работы, к которым люди не относятся серьезно. Только студенты знают, насколько серьезна работа преподавателя, и только читатели знают, насколько трудна работа писательства. Все остальные думают иначе.

Ваш ответ может быть улучшен с помощью дополнительной вспомогательной информации. Пожалуйста, отредактируйте , чтобы добавить дополнительные сведения, такие как цитаты или документация, чтобы другие могли подтвердить правильность вашего ответа. Дополнительную информацию о том, как писать хорошие ответы, можно найти в справочном центре .
" Если вы хороший исследователь, вы не станете любимчиком среди студентов " Мой личный опыт говорит об обратном.
@Nobody Есть много причин, по которым ты будешь любимым учеником. Если студенты также хотят быть исследователями или получить степень магистра или доктора наук, то почему бы и нет? (Чтобы получить выгоду от вас). Я говорю о том, чтобы меня любили с точки зрения «обучения и понимания учеников». Правильное преподавание считалось кормлением с ложечки в университетах, и профессора всегда злятся на это. Между тем, стоимость получения этой бумаги, называемой степенью, не говорит, как они.
плюс это конечно не универсально, но это большинство. Это не только для обучения. Любой, кто берется за две работы, требующие значительного внимания, будет плохо работать в любой из них, исходя из своих приоритетов. Это психология и не имеет отношения к науке.