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Enregistrement W2060526915 · doi:10.1177/0163278702250082

A Validity Study Of Expert Judgment Procedures For Setting Cutoff Scores On High-Stakes Credentialing Examinations Using Cluster Analysis

2003· article· en· W2060526915 sur OpenAlexaffabout
Claudio Violato, Anthony Marini, Curtis Lee

Notice bibliographique

RevueEvaluation & the Health Professions · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversity of CalgaryRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaScanimetrics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCutoffLicensureCredentialingCluster (spacecraft)CategorizationClinical judgmentTest (biology)PsychologyMedical physicsStatisticsMedicineComputer scienceArtificial intelligenceMedical educationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compares an expert judgment process--minimal performance levels (MPL) using the Nedelsky and Ebel procedures--for setting cutoff scores for pass/fail on licensure examinations with an empirical approach--cluster analysis. Data from all three components of the Canadian Standard Assessment in Optometry (CSAO) examinations (knowledge, clinical judgment, and clinical skills) from 243 candidates were obtained. Results indicate that for the written components of the exams employing the Nedelsky method of MPL setting, there was a mean agreement of pass/fail of 81% with the cluster analysis approach on pass/fail categorization. For the performance exams using the Ebel method, the mean agreement of pass/fail with the cluster analysis was 93%. Thus the subjective approaches to setting cutoff scores (i.e., expert judgment methods) converge with the objective method (i.e., cluster analysis) of classifying test takers in the same categories.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,534
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,534
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,274
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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