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Enregistrement W2169966878 · doi:10.1186/1472-6920-4-23

The impact of two multiple-choice question formats on the problem-solving strategies used by novices and experts

2004· article· en· W2169966878 sur OpenAlexaff
Sylvain Coderre, Peter H. Harasym, Henry Mandin, Gordon H. Fick

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensFoothills Medical CentreHealth Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple choiceThink aloud protocolComputer sciencePsychometricsMatching (statistics)Pencil (optics)Test (biology)Educational measurementMathematics educationManagement sciencePsychologyCurriculumMathematicsStatisticsHuman–computer interactionClinical psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pencil-and-paper examination formats, and specifically the standard, five-option multiple-choice question, have often been questioned as a means for assessing higher-order clinical reasoning or problem solving. This study firstly investigated whether two paper formats with differing number of alternatives (standard five-option and extended-matching questions) can test problem-solving abilities. Secondly, the impact of the alternatives number on psychometrics and problem-solving strategies was examined. METHODS: Think-aloud protocols were collected to determine the problem-solving strategy used by experts and non-experts in answering Gastroenterology questions, across the two pencil-and-paper formats. RESULTS: The two formats demonstrated equal ability in testing problem-solving abilities, while the number of alternatives did not significantly impact psychometrics or problem-solving strategies utilized. CONCLUSIONS: These results support the notion that well-constructed multiple-choice questions can in fact test higher order clinical reasoning. Furthermore, it can be concluded that in testing clinical reasoning, the question stem, or content, remains more important than the number of alternatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations73
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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