Seeing the ‘black box’ differently: assessor cognition from three research perspectives
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Performance assessments, such as workplace-based assessments (WBAs), represent a crucial component of assessment strategy in medical education. Persistent concerns about rater variability in performance assessments have resulted in a new field of study focusing on the cognitive processes used by raters, or more inclusively, by assessors. METHODS: An international group of researchers met regularly to share and critique key findings in assessor cognition research. Through iterative discussions, they identified the prevailing approaches to assessor cognition research and noted that each of them were based on nearly disparate theoretical frameworks and literatures. This paper aims to provide a conceptual review of the different perspectives used by researchers in this field using the specific example of WBA. RESULTS: Three distinct, but not mutually exclusive, perspectives on the origins and possible solutions to variability in assessment judgements emerged from the discussions within the group of researchers: (i) the assessor as trainable: assessors vary because they do not apply assessment criteria correctly, use varied frames of reference and make unjustified inferences; (ii) the assessor as fallible: variations arise as a result of fundamental limitations in human cognition that mean assessors are readily and haphazardly influenced by their immediate context, and (iii) the assessor as meaningfully idiosyncratic: experts are capable of making sense of highly complex and nuanced scenarios through inference and contextual sensitivity, which suggests assessor differences may represent legitimate experience-based interpretations. CONCLUSIONS: Although each of the perspectives discussed in this paper advances our understanding of assessor cognition and its impact on WBA, every perspective has its limitations. Following a discussion of areas of concordance and discordance across the perspectives, we propose a coexistent view in which researchers and practitioners utilise aspects of all three perspectives with the goal of advancing assessment quality and ultimately improving patient care.
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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 | 0,169 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,093 |
| Communication savante | 0,037 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| 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 ».