Knowing When to Look It Up: A New Conception of Self-Assessment Ability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although self-assessment is widely acknowledged as a vital skill for members of self-regulating professions, a ubiquitous finding in the research literature is that self-ratings are quite poor when compared with externally generated measures of ability. Many researchers have identified this as a serious problem for the concept of self-regulation in the professions. However, we question the sufficiency of the operational definitions of self-assessment on which the previous research is based. This study examines the validity of a new conceptualization of self-assessment in practice and evaluates a series of measures for capturing self-assessment ability as defined by this new conceptualization. METHOD: Using a computer-delivered free-response test, the authors generated three measures intended to capture situational awareness: (1) response times to questions, (2) the ability to avoid responding to questions for which the respondent is less likely to be correct, and (3) the ability to select questions from content areas in which respondents have greater ability. In addition, the traditional measures of self-assessment (e.g., predictions of how many questions one would answer correctly) were administered. RESULTS: Participants showed behavioral indications of being aware of the limits of their ability. They took longer to respond when their eventual answer was incorrect relative to when it was correct, they were able to avoid answering questions on which they were likely to be incorrect, and they selected content-based domains in an appropriate order given their accuracy. DISCUSSION: These results provide evidence in favor of this new framework that should reorient the way in which self-assessment "skills" are conceptualized, taught, and evaluated in medical school and beyond.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».