Does Making the Numerical Values of Verbal Anchors on a Rating Scale Available to Examiners Inflate Scores on a Long Case Examination?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Rating scales are frequently used for scoring assessments in medical education. The effect of changing the structural elements of a rating scale on students' examination scores has received little attention in the medical education literature. This study assessed the impact of making the numerical values of verbal anchors on a rating scale available to examiners in a long case examination (LCE). METHOD: During the 2011-2012 academic year, the numerical values of verbal anchors on a rating scale for an internal medicine clerkship LCE were made available to faculty examiners. Historically, and specifically in the control year of 2010-2011, examiners only saw the scale's verbal anchors and were blinded to the associated numerical values. To assess the impact of this change, the authors compared students' LCE scores between the two cohort years. To assess for differences between the two cohorts, they compared students' scores on other clerkship assessments, which remained the same between the two cohorts. RESULTS: From 2010-2011 (n = 226) to 2011-2012 (n = 218), the median LCE score increased significantly from 82.11% to 85.02% (P < .01). Students' performance on the other clerkship assessments was similar between cohorts. CONCLUSIONS: Providing examiners with the numerical values of verbal anchors on a rating scale, in addition to the verbal anchors themselves, led to a significant increase in students' scores on an internal medicine clerkship LCE. When constructing or changing rating scales, educators must consider the potential impact of the rating scale structure on students' scores.
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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 | 0,088 | 0,458 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».