Grade Inflation at a North American College of Veterinary Medicine: 1985–2006
Notice bibliographique
Résumé
Grade inflation, an upward shift in student grade-point averages without a similar rise in achievement, is considered pervasive by most experts in post-secondary education in the United States. Grade-point averages (GPAs) at US universities have increased by roughly 0.15 points per decade since the 1960s, with a 0.6-point increase since 1967. In medical education, grade inflation has been documented and is particularly evident in the clinical setting. The purpose of this study was to evaluate grade inflation over a 22-year period in a college of veterinary medicine. Academic records from 2,060 students who graduated from the College of Veterinary Medicine at Kansas State University between 1985 and 2006 were evaluated, including cumulative GPAs earned during pre-clinical professional coursework, during clinical rotations, and at graduation. Grade inflation was documented at a rate of approximately 0.2 points per decade at this college of veterinary medicine. The difference in mean final GPA between the minimum (1986) and maximum (2003) years of graduation was 0.47 points. Grade inflation was similar for didactic coursework (years 1-3) and clinical rotations (final year). Demographic shifts, student qualifications, and tuition do not appear to have contributed to grade inflation over time. A change in academic standards and student evaluation of teaching may have contributed to relaxed grading standards, and technology in the classroom may have led to higher (earned) grades as a result of improved student learning.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».