Psihometrične značilnosti merjenja odličnosti visokošolskega učitelja : raziskovalni podatki, obravnavani v doktorskem delu

Kristl, Nina (avtor), Sočan, Gregor (mentor), Makovec Radovan, Danijela (komentor)

Raziskovalni podatki so bili zbrani v raziskavi v okviru doktorske disertacije o odličnosti visokošolskega učitelja. Objavljeni podatkovni paket vključuje tri anonimizirane podatkovne datoteke v formatu CSV, pridobljene v treh raziskavah, pripadajoče vprašalnike ter tri korelacijske matrike v formatu PNG. Podatki vključujejo ocene (1) izvajalcev študijskega procesa in (2) študentov o pomembnosti značilnosti odličnega visokošolskega učitelja ter (3) ocene študentov o prisotnosti oziroma izraženosti posameznih značilnosti pri konkretnem visokošolskem učitelju. Značilnosti odličnosti se nanašajo na strokovno, pedagoško in didaktično delovanje visokošolskega učitelja. Podatkovne datoteke vključujejo tudi izbrane demografske značilnosti udeležencev. Priloženi so merski instrumenti, razviti v okviru doktorskega dela in uporabljeni za zbiranje podatkov. Korelacijske matrike prikazujejo povezanosti med postavkami osrednjih delov vprašalnikov in dopolnjujejo rezultate, predstavljene v doktorski disertaciji. V okviru doktorske raziskave so bili izvedeni tudi fokusna skupina in intervjuji, vendar zvočni posnetki in prepisi niso vključeni v objavo. Zaradi specifičnih strokovnih profilov udeležencev in vsebine njihovih izjav obstaja možnost njihove posredne identifikacije, ki je ni mogoče ustrezno odpraviti niti z odstranitvijo neposrednih identifikatorjev in psevdonimizacijo podatkov.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: odličnost visokošolskega učitelja, kakovost izvedbe študijskega procesa, pojmovanja odličnosti visokošolskega učitelja, vrednotenje dela visokošolskega učitelja, rezultati študijskega procesa, razvoj vprašalnika
• Tipologija: 2.20 - Zaključena znanstvena zbirka raziskovalnih podatkov
• Geografsko pokritje: Članice Univerze v Ljubljani, Slovenija.
• Časovno pokritje: Podatki so bili zbrani v obdobju med 21. 4. 2025 in 31. 5. 2026.
• Organizacija: FF - Filozofska fakulteta
• Leto izida: 2026
• PID: 20.500.12556/RUL-184869
• Metode zbir. podat.: Samoizpolnjeni vprašalnik: Splet
• Datum objave v RUL: 20.07.2026

Licence

• Licenca: CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
• Povezava: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
• Opis: To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Psychometric characteristics of measuring higher education teacher excellence : research data underlying the doctoral dissertation

Izvleček

The research data were collected in the study as part of a doctoral dissertation on excellence in higher education teaching. The published dataset comprises three anonymised data files in CSV format, collected in three studies, the corresponding questionnaires, and three correlation matrices in PNG format. The data include assessments by (1) higher education teaching staff and (2) students of the importance of characteristics associated with excellent higher education teachers, as well as (3) students’ assessments of the presence or expression of individual characteristics in a specific higher education teacher. The characteristics of excellence relate to the teacher’s professional, pedagogical, and didactic practice. The data files also include selected demographic characteristics of the participants. The measurement instruments developed as part of the doctoral dissertation and used for data collection are also included. The correlation matrices show the relationships between the items in the core sections of the questionnaires and supplement the results presented in the doctoral dissertation. A focus group and interviews were also conducted; however, the audio recordings and transcripts are not included in the publication. Due to the participants’ specific professional profiles and the content of their statements, there is a risk of indirect identification that cannot be adequately eliminated through the removal of direct identifiers or the pseudonymisation of the data.

• Ključne besede: higher education teacher excellence, teaching quality in higher education, conceptions of higher education teacher excellence, higher education teacher evaluation, learning outcomes, questionnaire development