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Enregistrement W2428864423 · doi:10.1111/medu.13054

Generalisability theory analyses of concept mapping assessment scores in a problem‐based medical curriculum

2016· article· en· W2428864423 sur OpenAlexaff
Salah Eldin Kassab, Mariam Fida, Ahmed S. Radwan, Adla B. Hassan, Marwan Abu‐Hijleh, Brian P. O’Connor

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariance (accounting)Context (archaeology)Concept mapDependabilityReliability (semiconductor)PsychologyCurriculumConstruct (python library)Mathematics educationStatisticsComputer scienceMathematicsPedagogyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,346
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,632
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3460,632
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,010
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,383 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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