Multiple mini‐interviews versus traditional interviews: stakeholder acceptability comparison
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The McGill University Faculty of Medicine undertook a pilot, simulation-based multiple mini-interview (MMI) for medical school applicant selection, which ran simultaneously with traditional unstructured interviews (all applicants underwent both processes). This paper examines major stakeholder (applicants and evaluators) opinions towards the MMI compared with traditional interviews, including perceptions about the feasibility and utility of the MMI. METHODS: A total of 100 candidates applying to McGill University Medical School were enrolled in the pilot comparison of the MMI with the traditional, unstructured interview. Applicants' opinions were obtained by questionnaire shortly after the process (for all applicants) and approximately 6 months after the interviews (for non-accepted applicants). Evaluators' perceptions were also surveyed. Questionnaires contained both quantitative items and space for qualitative impressions. Descriptive statistics, repeated measures analysis of variance (manova) and analysis of the topics raised in written comments were conducted. RESULTS: Univariate analyses of response scores revealed statistically significant differences, with the MMI rated more highly than the traditional interview on fairness, imposition of stress and effectiveness as a measurement tool. Compared with the traditional interview, applicants also felt the MMI: (i) allowed them to be competitive; (ii) was enjoyable, and (iii) was often a favourite part of their interview experience. It should be noted that applicants were aware that their MMI score would be included in their overall interview rating. Written comments were positive with regard to, for example, fairness, the provision of opportunities to show one's strengths, and appreciation of the fidelity of the simulations. Evaluators' responses were in agreement with applicants' responses, albeit that overall they expressed more caution about the MMI. CONCLUSIONS: Results suggest the MMI is a promising selection tool from the point of view of both applicants and evaluators. Both groups expressed concerns, but overall the response was favourable for the MMI in comparison with traditional interviews, and the MMI has been adopted by McGill University's medical school.
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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 | 0,083 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».