Validation of a Scenario-Based Assessment of Critical Thinking Using an Externally Validated Tool
Notice bibliographique
Résumé
With medical education transitioning from knowledge-based curricula to competency-based curricula, critical thinking skills have emerged as a major competency. While there are validated external instruments for assessing critical thinking, many educators have created their own custom assessments of critical thinking. However, the face validity of these assessments has not been challenged. The purpose of this study was to compare results from a custom assessment of critical thinking with the results from a validated external instrument of critical thinking. Students from the College of Veterinary Medicine at Western University of Health Sciences were administered a custom assessment of critical thinking (ACT) examination and the externally validated instrument, California Critical Thinking Skills Test (CCTST), in the spring of 2011. Total scores and sub-scores from each exam were analyzed for significant correlations using Pearson correlation coefficients. Significant correlations between ACT Blooms 2 and deductive reasoning and total ACT score and deductive reasoning were demonstrated with correlation coefficients of 0.24 and 0.22, respectively. No other statistically significant correlations were found. The lack of significant correlation between the two examinations illustrates the need in medical education to externally validate internal custom assessments. Ultimately, the development and validation of custom assessments of non-knowledge-based competencies will produce higher quality medical professionals.
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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 | 0,031 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».