Relying on Others’ Reliability: Challenges in Clinical Teaching Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality of the data generated from internally created faculty teaching instruments often draws skepticism. Strategies aimed at improving the reliability and validity of faculty teaching assessments tend to revolve around literature searches for a replacement instrument(s). PURPOSE: The purpose was to test this "search-and-apply" method and discuss our experiences with it within the context of observational assessment practice. METHOD: In a naturalistic pilot test, two previously validated faculty assessment instruments were paired with a global question. The reliability of both metrics was estimated. RESULTS: Generalizability analyses indicated that for both pilot tested faculty teaching instruments, the global question was a more reliable measure of perceived clinical teaching effectiveness than a multiple-item inventory. Item analysis with Cronbach's coefficient alpha suggested redundant instrument content. Rater error accounted for the greatest proportion of the variance and straight-line responses occurred in approximately 28% of residents' appraisals. CONCLUSIONS: The results of the present study draw attention to one of the common fallacies surrounding instrument-based assessment in medical education; the solution to improving one's assessment practice primarily involves identifying a previously published instrument from the literature. Academic centers need to invest in ongoing quality control efforts including the pilot testing of any proposed instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».