Discerning quality: using the multiple mini‐interview in student selection for the Australian National University Medical School
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the development and pilot testing of a set of admissions instruments based on the McMaster University multiple mini-interview (MMI) and designed to assess desirable, non-cognitive characteristics in order to inform final decisions on candidate selection for entry to medical school. METHODS: Community and faculty consultation on desirable, non-cognitive characteristics of medical students informed the development of a 10-station interview. Two stations occurred as part of a group problem-based learning scenario and 8 occurred as individual observations. All interviewers were trained. Interviews were offered to 115 candidates on an academic merit list. Interview performance was used to exclude candidates considered unsuitable, but not to re-order the academic merit list. Admissions decisions were examined in terms of individual interview station performance. RESULTS: This method proved to be an efficient process by which to interview candidates and to determine suitability. Retained and rejected candidates had significantly different total scores and mean scores for each station. Ten independent observations contributed to each decision, without significant interviewer or logistic burden. Candidates reported high levels of satisfaction with the interview process. CONCLUSIONS: Admissions interviews can be streamlined and efficient, yet remain informative. A longitudinal study is in progress to evaluate the value of the admissions processes in predicting successful graduation to medical practice.
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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 | 0,045 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».