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Enregistrement W2460400726 · doi:10.1097/acm.0000000000000723

Towards Robust Validity Evidence for Learning Environment Assessment Tools

2015· letter· en· W2460400726 sur OpenAlexaboutno aff
Lawrence K. Loo, John M. Byrne

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPredictive validityInternal validityExternal validityInternal consistencyReliability (semiconductor)Medical educationApplied psychologyClinical psychologySocial psychologyPsychometricsMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Colbert-Getz and colleagues’1 review of learning environment (LE) assessment tools is both timely and relevant. The authors use four of the five categories of validity evidence from the American Psychological and Educational Research Associations to arrive at a total validity evidence score for each tool they reviewed to judge the quality of both medical student and resident LE perceptions. We wonder, however, if the authors used only the initial publications to arrive at their total validity evidence scores. For example, while the Medical Student Learning Environment Survey’s (MSLES) original publication received a total score of 3/8 (38%), subsequent publications from Australia and Canada examined the Internal Structure and Relationship to Other Variables criteria.2,3 Both studies used factor analysis to independently confirm that the individual scales of the MSLES represent one dominant factor. Clarke et al2 also examined the retest reliability and internal consistency, while Rusticus et al3 correlated the MSLES to student satisfaction and academic performance. Applying the authors’ validity criteria, we would have given an additional rating of 2 (“strong” evidence) for Internal Structure and a score of 1 (“weak” evidence) for Relationship to Other Variables. The total validity evidence score of the MSLES would therefore increase to 6/8 (75%). Similarly, for measuring the resident LE, the authors give the VA Learners’ Perception Survey (LPS) a total validity score of 2/8 (25%). The original publication by Keitz et al4 used focus groups of medical students and residents in the initial development of the LPS, and factor analysis was used to collapse the original 57 questions into four major domains. Internal consistency using a mixed-effects model was further verified in a subsequent publication by Cannon et al.5 We would have given an additional rating of 1 for Response Process and 2 for Internal Structure, increasing the total validity evidence score to 5/8 (63%). Both of these updated scores for the MSLES and LPS would be the highest scores listed for validity evidence in undergraduate and graduate medical education, respectively. We also wonder if the authors assessed the interrater reliability used to assess the validity evidence, since their checklist was adapted from Beckman et al,6 which found kappa values ranging from −0.10 to 0.96 and was particularly poor for rating the Response Process criteria. Lawrence K. Loo, MD Vice chair, Education and Faculty Development, Department of Medicine, and professor of medicine, Loma Linda University School of Medicine, Loma Linda, California; [email protected] John M. Byrne, DO Associate chief of staff, Education, VA Loma Linda Healthcare System, and associate professor of medicine, Loma Linda University School of Medicine, Loma Linda, California.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,713
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,156 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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