Seeing Things Differently or Seeing Different Things? Exploring Raters’ Associations of Noncognitive Attributes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Raters represent a significant source of unexplained, and often undesired, variance in performance-based assessments. To better understand rater variance, this study investigated how various raters, observing the same performance, perceived relationships amongst different noncognitive attributes measured in performance assessments. METHOD: Medical admissions data from a Multiple Mini-Interview (MMI) used at one Canadian medical school were collected and subsequently analyzed using the Many Facet Rasch Model (MFRM) and hierarchical clustering. This particular MMI consisted of eight stations. At each station a faculty member and an upper-year medical student rated applicants on various noncognitive attributes including communication, critical thinking, effectiveness, empathy, integrity, maturity, professionalism, and resolution. RESULTS: The Rasch analyses revealed differences between faculty and student raters across the eight different MMI stations. These analyses also identified that, at times, raters were unable to distinguish between the various noncognitive attributes. Hierarchical clustering highlighted differences in how faculty and student raters observed the various noncognitive attributes. Differences in how individual raters associated the various attributes within a station were also observed. CONCLUSIONS: The MFRM and hierarchical clustering helped to explain some of the variability associated with raters in a way that other measurement models are unable to capture. These findings highlight that differences in ratings may result from raters possessing different interpretations of an observed performance. This study has implications for developing more purposeful rater selection and rater profiling in performance-based assessments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,061 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».