The Presence and Impact of Local Item Dependence on Objective Structured Clinical Examinations Scores and the Potential Use of the Polytomous, Many-Facet Rasch Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this research project was to extend the research on the robustness of the dichotomous Rasch model to violations of the local independence assumption to the polytomous many-facet Rasch model (MFRM). Candidate scores from oral examinations and objective structured clinical examinations (OSCEs) have been shown to contain variance due to rater error/bias. If the MFRM is robust to local item dependence (LID), then the MFRM could theoretically be applied to medical OSCEs. METHODS: Five OSCEs were used in the study: 3 chiropractic licensure OSCEs and 2 nursing licensure OSCEs. Items were assigned to split-halves based on common stimulus. Split-half correlations were compared with Spearman-Brown estimates of reliability based on Cronbach alpha with all items contributing. Two- and 3-facet MFRM analyses were performed, first with individual items contributing and second with station totals contributing. Correlations were estimated between the 2 MFRM estimates. RESULTS: Cronbach alpha estimates with all items contributing were all very high (>.87). Spearman-Brown estimates were all considerably higher than split-half correlations. Correlations between MFRM by items and by stations were all very high (>.993). CONCLUSIONS: The research project provided evidence that OSCEs violate the local item independence assumption. The project also showed that the MFRM is quite robust to such violations. The authors recommend that the MFRM be applied to OSCEs by station totals for estimates of candidate ability, and by items for item performance measures and quality control programs.
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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 | 0,168 | 0,385 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».