Weighting checklist items and station components on a large-scale OSCE: Is it worth the effort?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Past research suggests that the use of externally-applied scoring weights may not appreciably impact measurement qualities such as reliability or validity. Nonetheless, some credentialing boards and academic institutions apply differential scoring weights based on expert opinion about the relative importance of individual items or test components of Observed Structured Clinical Examinations (OSCEs). AIMS: To investigate the impact of simplified scoring models that make little to no use of differential weighting on the reliability of scores and decisions on a high stakes OSCE required for medical licensure in Canada. METHOD: We applied four different weighting models of various complexities to data from three administrations of the OSCE. We compared score reliability, pass/fail rates, correlations between the scores and classification decision accuracy and consistency across the models and administrations. RESULTS: Less complex weighting models yielded similar reliability and pass rates as the more complex weighting model. Minimal changes in candidates' pass/fail status were observed and there were strong and statistically significant correlations between the scores for all scoring models and administrations. Classification decision accuracy and consistency were very high and similar across the four scoring models. CONCLUSIONS: Adopting a simplified weighting scheme for this OSCE did not diminish its measurement qualities. Instead of developing complex weighting schemes, experts' time and effort could be better spent on other critical test development and assembly tasks with little to no compromise in the quality of scores and decisions on this high-stakes OSCE.
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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 | 0,084 | 0,289 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».