Assessing the Measurement Properties of a Clinical Reasoning Exercise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A challenge for Problem-Based Learning (PBL) schools is to introduce reliable, valid, and cost-effective testing methods into the curriculum in such a way as to maximize the potential benefits of PBL while avoiding problems associated with assessment techniques like multiple-choice question, or MCQ, tests. PURPOSE: We document the continued development of an exam that was designed to satisfy the demands of both PBL and the scientific principles of measurement. METHODS: A total of 102 medical students wrote a clinical reasoning exercise (CRE) as a requirement for two consecutive units of instruction. Each CRE consisted of a series of 18 short clinical problems designed to assess a student's knowledge of the mechanism of diseases that were covered in three subunits located within each unit. Responses were scored by a student's tutor and a 2nd crossover tutor. RESULTS: Generalizability coefficients for raters, subunits, and individual problems were low, but the reliability of the overall test scores and the reliability of the scores across 2 units of instruction were high. Subsequent analyses found that the crossover tutor's ratings were lower than the ratings provided by one's own tutor, and the CRE correlated with the biology component of a progress test. CONCLUSION: The magnitude of the generalizability coefficients demonstrates that the CRE is capable of detecting differences in reasoning across knowledge domains and is therefore a useful evaluation tool.
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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 | 0,047 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».