Are Examiners’ Judgments in OSCE-Style Assessments Influenced by Contrast Effects?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Laboratory studies have shown that performance assessment judgments can be biased by "contrast effects." Assessors' scores become more positive, for example, when the assessed performance is preceded by relatively weak candidates. The authors queried whether this effect occurs in real, high-stakes performance assessments despite increased formality and behavioral descriptors. METHOD: Data were obtained for the 2011 United Kingdom Foundational Programme clinical assessment and the 2008 University of Alberta Multiple Mini Interview. Candidate scores were compared with scores for immediately preceding candidates and progressively distant candidates. In addition, average scores for the preceding three candidates were calculated. Relationships between these variables were examined using linear regression. RESULTS: Negative relationships were observed between index scores and both immediately preceding and recent scores for all exam formats. Relationships were greater between index scores and the average of the three preceding scores. These effects persisted even when examiners had judged several performances, explaining up to 11% of observed variance on some occasions. CONCLUSIONS: These findings suggest that contrast effects do influence examiner judgments in high-stakes performance-based assessments. Although the observed effect was smaller than observed in experimentally controlled laboratory studies, this is to be expected given that real-world data lessen the strength of the intervention by virtue of less distinct differences between candidates. Although it is possible that the format of circuital exams reduces examiners' susceptibility to these influences, the finding of a persistent effect after examiners had judged several candidates suggests that the potential influence on candidate scores should not be ignored.
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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 | 0,014 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle