"What Do They Want Me To Say?" The hidden curriculum at work in the medical school selection process: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been little study of the role of the essay question in selection for medical school. The purpose of this study was to obtain a better understanding of how applicants approached the essay questions used in selection at our medical school in 2007. METHODS: The authors conducted a qualitative analysis of 210 essays written as part of the medical school admissions process, and developed a conceptual framework to describe the relationships, ideas and concepts observed in the data. RESULTS: Findings of this analysis were confirmed in interviews with applicants and assessors. Analysis revealed a tension between "genuine" and "expected" responses that we believe applicants experience when choosing how to answer questions in the admissions process. A theory named "What do they want me to say?" was developed to describe the ways in which applicants modulate their responses to conform to their expectations of the selection process; the elements of this theory were confirmed in interviews with applicants and assessors. CONCLUSIONS: This work suggests the existence of a "hidden curriculum of admissions" and demonstrates that the process of selection has a strong influence on applicant response. This paper suggests ways that selection might be modified to address this effect. Studies such as this can help us to appreciate the unintended consequences of admissions processes and can identify ways to make the selection process more consistent, transparent and fair.
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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 | 0,027 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».