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Enregistrement W2106288357 · doi:10.1111/j.1365-2923.2011.04211.x

How to construct and implement script concordance tests: insights from a systematic review

2012· review· en· W2106288357 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceMEDLINEConstruct (python library)PsycINFOConstruct validityCompetence (human resources)Medical educationFormative assessmentPsychologyComputer scienceMedicinePsychometricsSocial psychologyMathematics educationClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Programmes of assessment should measure the various components of clinical competence. Clinical reasoning has been traditionally assessed using written tests and performance-based tests. The script concordance test (SCT) was developed to assess clinical data interpretation skills. A recent review of the literature examined the validity argument concerning the SCT. Our aim was to provide potential users with evidence-based recommendations on how to construct and implement an SCT. METHODS: A systematic review of relevant databases (MEDLINE, ERIC [Education Resources Information Centre], PsycINFO, the Research and Development Resource Base [RDRB, University of Toronto]) and Google Scholar, medical education journals and conference proceedings was conducted for references in English or French. It was supplemented by ancestry searching and by additional references provided by experts. RESULTS: The search yielded 848 references, of which 80 were analysed. Studies suggest that tests with around 100 items (25-30 cases), of which 25% are discarded after item analysis, should provide reliable scores. Panels with 10-20 members are needed to reach adequate precision in terms of estimated reliability. Panellists' responses can be analysed by checking for moderate variability among responses. Studies of alternative scoring methods are inconclusive, but the traditional scoring method is satisfactory. There is little evidence on how best to determine a pass/fail threshold for high-stakes examinations. CONCLUSIONS: Our literature search was broad and included references from medical education journals not indexed in the usual databases, conference abstracts and dissertations. There is good evidence on how to construct and implement an SCT for formative purposes or medium-stakes course evaluations. Further avenues for research include examining the impact of various aspects of SCT construction and implementation on issues such as educational impact, correlations with other assessments, and validity of pass/fail decisions, particularly for high-stakes examinations.

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.

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)0,174
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,370 · 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