The Student Progress Committee: A Proactive Approach to Academic Excellence in an Age of Accountability
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Before 2001, responsibily for selecting students for admission to the College of Veterinary Medicine (CVM) at Washington State University (WSU) and for evaluating and addressing cases of veterinary student academic deficiency both lay with the admissions committee. To avoid the potential conflicts of interest that can arise in such a situation (e.g., a faculty member who had argued strongly for selecting a student for admission subsequently being asked to consider whether that student should be dismissed from the DVM program), an ad hoc committee was formed to explore ways in which admissions and academic standards functions could be handled by two mutually exclusive bodies in the college. An extensive investigation revealed that in many medical schools (e.g., University of Arizona, University of Washington, and Southern Illinois University), academic deficiencies are managed by Student Progress Committees (SPCs). The ad hoc committee proposed the formation of an SPC at WSU, and the Dean adopted this proposal as a solution to the problem of potentially conflicting roles for the CVM admissions committee.
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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 | 0,113 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,024 |
| Communication savante | 0,031 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».