Statistical analysis of Anatomy final examination grades of Hungarian, German and English speaking medical students at the Semmelweis University
Notice bibliographique
Résumé
Semmelweis University teaches an identical medical curriculum to students in three different languages; Hungarian, English or German. In the Hungarian group, both the students and the lecturers are native speakers, while in the German group, the students are native speakers and the lecturers use German as a foreign language. In the English speaking international group, both the students and lecturers use English as foreign language. We have recorded the results of 3550 Anatomy final examinations held between 2002 and 2011 to determine if there are differences in performance among the groups as measured by the number of students who have passed the practical (dissection) part of the exam followed by the theory exam. Statistical analysis has shown evidence of a relationship between a student's language and their performance on the practical exam. A greater proportion of German students (84.3%) passed the practical exam and then took the theory exam compared to the English (73.8%) or Hungarian students (72.0%) (p < 0.0001, Chi‐square = 46.805, df = 2, Cramer's V = 0.118 ). However, there were no differences among the languages in relation to the grades the students achieved on the theory part of the examination (p = 0.389, Kruskal‐Wallis H = 1.886, df = 2), thus suggesting that the level of tuition was the same for all three groups.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».