The rating of pre‐clerkship examination questions by postgraduate medical students: an assessment of quality and relevancy to medical practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether postgraduate students are able to assess the quality of undergraduate medical examinations and to establish whether faculty can use their results to troubleshoot the curriculum in terms of its content and evaluation. SUBJECTS: First and second year family medicine postgraduate students. MATERIALS: A randomly generated sample of undergraduate medical examination questions. METHODS: Postgraduate students were given two undergraduate examinations which included questions with an item difficulty (ID) > 0.60. The students answered and then rated each question on a scale of 1-7. RESULTS: The percentage of postgraduate students answering each question correctly correlated significantly with the average perceived relevance (Examination 1: r=0.372; P < 0.05; Examination 2: r=0.458; P < 0.05). Questions plotted for average postgraduate/undergraduate performance ratio versus the average perceived relevance were significantly correlated (Examination 1: r=0.462; P < 0.01; Examination 2: r=0.458; P < 0.05). CONCLUSIONS: This study offers a method of validating question appropriateness prior to examination administration. The design has the potential to be used as a model for determining the relevancy of a medical curriculum.
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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 | 0,012 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».