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Enregistrement W2099957227 · doi:10.3138/jvme.36.1.107

Grade Inflation at a North American College of Veterinary Medicine: 1985–2006

2009· article· en· W2099957227 sur OpenAlexvenueno aff
Bonnie R. Rush, R.G. Elmore, Michael W. Sanderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourseworkGraduation (instrument)Grade inflationGrading (engineering)MedicineMedical educationVeterinary medicineHigher educationMathematics educationPsychologyMathematicsPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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