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Enregistrement W2115065139 · doi:10.3109/0142159x.2014.899687

Weighting checklist items and station components on a large-scale OSCE: Is it worth the effort?

2014· article· en· W2115065139 sur OpenAlexaffabout
Debra Sandilands, Andrea Gotzmann, Marguerite Roy, Bruno D. Zumbo, André De Champlain

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMedical Council of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeightingChecklistReliability (semiconductor)Test (biology)Scale (ratio)Consistency (knowledge bases)Computer scienceLicensureStatisticsData miningPsychologyArtificial intelligenceMedicineMathematicsMedical educationCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,289
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,289
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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