Assessment of First-Year Veterinary Students' Clinical Skills Using Objective Structured Clinical Examinations
Notice bibliographique
Résumé
The DVM program at the University of Calgary offers a Clinical Skills course each year for the first three years. The course is designed to teach students the procedural skills required for entry-level general veterinary practice. Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs) were used to assess students' performance on these procedural skills. A series of three OSCEs were developed for the first year. Content was determined by an exam blueprint, exam scoring sheets were created, rater training was provided, a mock OSCE was performed with faculty and staff, and the criterion-referencing Ebel method was used to set cut scores for each station using two content experts. Each station and the overall exam were graded as pass or fail. Thirty first-year DVM students were assessed. Content validity was ensured by the exam blueprint and expert review. Reliability (coefficient α) of the stations from the three OSCE exams ranged from 0.0 to 0.71. The three exam reliabilities (Generalizability Theory) were, for OSCE 1, G=0.56; OSCE 2, G=0.37; and OSCE 3, G=0.32. Preliminary analysis has suggested that the OSCEs demonstrate face and content validity, and certain stations demonstrated adequate reliability. Overall exam reliability was low, which reflects issues with first-time exam delivery. Because this year was the first that this course was taught and this exam format was used, work continues in the program on the teaching of the procedural skills and the development and revision of OSCE stations and scoring checklists.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».