Generalisability theory analyses of concept mapping assessment scores in a problem‐based medical curriculum
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: In problem-based learning (PBL), students construct concept maps that integrate different concepts related to the PBL case and are guided by the learning needs generated in small-group tutorials. Although an instrument to measure students' concept maps in PBL programmes has been developed, the psychometric properties of this instrument have not yet been assessed. OBJECTIVES: This study evaluated the generalisability of and sources of variance in medical students' concept map assessment scores in a PBL context. METHODS: Medical students (Year 4, n = 116) were asked to construct three integrated concept maps in which the content domain of each map was to be focused on a PBL clinical case. Concept maps were independently evaluated by four raters based on five criteria: valid selection of concepts; hierarchical arrangement of concepts; degree of integration; relationship to the context of the problem, and degree of student creativity. Generalisability theory was used to compute the reliability of the concept map scores. RESULTS: The dependability coefficient, which indicates the reliability of scores across the measured facets for making absolute decisions, was 0.814. Students' concept map scores (universe scores) accounted for the largest proportion of total variance (47%) across all score comparisons. Rater differences accounted for 10% of total variance, and the student × rater interaction accounted for 25% of total variance. The variance attributable to differences in the content domain of the maps was negligible (2%). The remaining 16% of the variance reflected unexplained sources of error. Results from the D study suggested that a dependability level of 0.80 can be achieved by using three raters who each score two concept map domains, or by using five raters who each score only one concept map domain. CONCLUSIONS: This study demonstrated that concept mapping assessment scores of medical students in PBL have high reliability. Results suggested that greater improvements in dependability might be made by increasing the number of raters rather than by increasing the number of concept map domains.
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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 | 0,346 | 0,632 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».