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Enregistrement W2109020245 · doi:10.1080/01421590500078471

A modified electronic key feature examination for undergraduate medical students: validation threats and opportunities

2005· article· en· W2109020245 sur OpenAlexaboutno aff
Martin R. Fischer, Veronika Kopp, Matthias Holzer, Franz Ruderich, Jana Jünger

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaTest (biology)Reliability (semiconductor)GermanMedical educationPsychologyKey (lock)Feature (linguistics)Computer scienceMedicinePsychometricsClinical psychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of our study was the development and validation of a modified electronic key feature exam of clinical decision-making skills for undergraduate medical students. Therefore, the reliability of the test (15 items), the item difficulty level, the item-total correlations and correlations to other measures of knowledge (40 item MC-test and 580 items of German MC-National Licensing Exam, Part II) were calculated. Based on the guidelines provided by the Medical Council of Canada, a modified electronic key feature exam for internal medicine consisting of 15 key features (KFs) was developed for fifth year German medical students. Long menu (LM) and short menu (SM) question formats were used. Acceptance was assessed through a questionnaire. Thirty-seven students from four medical schools voluntarily participated in the study. The reliability of the key feature exam was 0.65 (Cronbach's alpha). The items' difficulty level scores were between 0.3 and 0.8 and the item-total correlations between 0.0 and 0.4. Correlations between the results of the KF exam and the other measures of knowledge were intermediate (r between 0.44 and 0.47) as well as the learners' level of acceptance. The modified electronic KF examination is a feasible and reliable evaluation tool that may be implemented for the assessment of clinical undergraduate training.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeAutre devis
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

Citations86
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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