Core Personal Competencies Important to Entering Students’ Success in Medical School
Notice bibliographique
Résumé
Assessing applicants' personal competencies in the admission process has proven difficult because there is not an agreed-on set of personal competencies for entering medical students. In addition, there are questions about the measurement properties and costs of currently available assessment tools. The Association of American Medical College's Innovation Lab Working Group (ILWG) and Admissions Initiative therefore engaged in a multistep, multiyear process to identify personal competencies important to entering students' success in medical school as well as ways to measure them early in the admission process. To identify core personal competencies, they conducted literature reviews, surveyed U.S and Canadian medical school admission officers, and solicited input from the admission community. To identify tools with the potential to provide data in time for pre-interview screening, they reviewed the higher education and employment literature and evaluated tools' psychometric properties, group differences, risk of coaching/faking, likely applicant and admission officer reactions, costs, and scalability. This process resulted in a list of nine core personal competencies rated by stakeholders as very or extremely important for entering medical students: ethical responsibility to self and others; reliability and dependability; service orientation; social skills; capacity for improvement; resilience and adaptability; cultural competence; oral communication; and teamwork. The ILWG's research suggests that some tools hold promise for assessing personal competencies, but the authors caution that none are perfect for all situations. They recommend that multiple tools be used to evaluate information about applicants' personal competencies in deciding whom to interview.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».