Constructing a question bank based on script concordance approach as a novel assessment methodology in surgical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Script Concordance Test (SCT) is a new assessment tool that reliably assesses clinical reasoning skills. Previous descriptions of developing SCT-question banks were merely subjective. This study addresses two gaps in the literature: 1) conducting the first phase of a multistep validation process of SCT in Plastic Surgery, and 2) providing an objective methodology to construct a question bank based on SCT. METHODS: After developing a test blueprint, 52 test items were written. Five validation questions were developed and a validation survey was established online. Seven reviewers were asked to answer this survey. They were recruited from two countries, Saudi Arabia and Canada, to improve the test's external validity. Their ratings were transformed into percentages. Analysis was performed to compare reviewers' ratings by looking at correlations, ranges, means, medians, and overall scores. RESULTS: Scores of reviewers' ratings were between 76% and 95% (mean 86% ± 5). We found poor correlations between reviewers (Pearson's: +0.38 to -0.22). Ratings of individual validation questions ranged between 0 and 4 (on a scale 1-5). Means and medians of these ranges were computed for each test item (mean: 0.8 to 2.4; median: 1 to 3). A subset of test items comprising 27 items was generated based on a set of inclusion and exclusion criteria. CONCLUSION: This study proposes an objective methodology for validation of SCT-question bank. Analysis of validation survey is done from all angles, i.e., reviewers, validation questions, and test items. Finally, a subset of test items is generated based on a set of criteria.
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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 | 0,089 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».