A Comparison of Behavioral and Multiple Mini-Interview Formats in Physician Assistant Program Admissions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The interview remains a widely used tool in health professions program admissions. The purpose of this study was to compare the use of a behavioral interview format with the multiple mini-interview format in measuring desired noncognitive behaviors. METHODS: This dual cohort, observational, comparative study used a polytomous rating-scale model to analyze the results from two homogeneous groups of physician assistant (PA) program applicants (total N = 176). One group (n = 93) participated in two 20-minute behavioral interviews conducted by two raters per interviewee. The behavioral format included questions related to past behaviors and performance as a way to identify latent professionalism characteristics. The second group (n = 83) completed ten separate 7-minute stations with one rater per station. Each of the mini-stations assigned a specific topic and/or task to be completed. The score distributions related to applicant performance and station difficulty were plotted using Rasch analysis software. RESULTS: The behavioral interview format and multiple mini-interview had similar model fit. The behavioral interview did not adequately measure differences in applicant characteristics. In contrast, the multiple mini-interview measured more variation in noncognitive traits and identified better matching of station difficulty and person ability. CONCLUSIONS: In this study the multiple mini-interview format was a more reliable admissions tool in detecting latent professionalism attributes among PA program applicants. The multiple mini-interview format appeared to measure professional potential and organizational fit better than the behavioral interview format. A larger study across several programs may provide additional support for these findings.
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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 | 0,025 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».