Automated essay scoring and the future of educational assessment in medical education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Constructed-response tasks, which range from short-answer tests to essay questions, are included in assessments of medical knowledge because they allow educators to measure students' ability to think, reason, solve complex problems, communicate and collaborate through their use of writing. However, constructed-response tasks are also costly to administer and challenging to score because they rely on human raters. One alternative to the manual scoring process is to integrate computer technology with writing assessment. The process of scoring written responses using computer programs is known as 'automated essay scoring' (AES). METHODS: An AES system uses a computer program that builds a scoring model by extracting linguistic features from a constructed-response prompt that has been pre-scored by human raters and then, using machine learning algorithms, maps the linguistic features to the human scores so that the computer can be used to classify (i.e. score or grade) the responses of a new group of students. The accuracy of the score classification can be evaluated using different measures of agreement. RESULTS: Automated essay scoring provides a method for scoring constructed-response tests that complements the current use of selected-response testing in medical education. The method can serve medical educators by providing the summative scores required for high-stakes testing. It can also serve medical students by providing them with detailed feedback as part of a formative assessment process. CONCLUSIONS: Automated essay scoring systems yield scores that consistently agree with those of human raters at a level as high, if not higher, as the level of agreement among human raters themselves. The system offers medical educators many benefits for scoring constructed-response tasks, such as improving the consistency of scoring, reducing the time required for scoring and reporting, minimising the costs of scoring, and providing students with immediate feedback on constructed-response tasks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle