Le test de concordance de script en formation initiale : avantages et inconvénients du test. Revue de la littérature
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Le test de concordance de script (TCS) a ete developpe pour evaluer la competence a raisonner en situation d’incertitude en mesurant la capacite d’interpretation de donnees cliniques. Objectif : Fournir une synthese des avantages et inconvenients du TCS en formation initiale. Methode : Nous avons mene une revue systematique de la litterature a partir des bases de donnees Pedagogie medicale, Banque de Donnees en Sante Publique (BDSP), Science Direct, The Cochrane Library, Medline (PubMed), ERIC, Education research complete, Pascal, Psychology and behavioral sciences collection, Francis, et Academic search premier. Nous avons consulte les references bibliographiques disponibles sur le Centre de Pedagogie Appliquee aux Sciences de la Sante de la faculte de Montreal, et d’autres sur Google, Google scholar, le reseau SUDOC, et le site de la HAS. Les criteres d’inclusion etaient : TCS en formation initiale, articles medicaux originaux ayant etudie les qualites psychometriques du test et employant la methode de notation des scores combines, articles publies en langue anglaise ou francaise. Resultats : Sur les deux-cent-soixante-treize references incluses initialement, 64 ont ete retenues et analysees. Les etudes mettent en avant les qualites psychometriques du TCS et son utilisation comme outil d’evaluation formative et sommative. Il est utilise tout au long de la formation initiale des etudes medicales. Le TCS a ete compare aux outils standards d’evaluation et juge par les etudiants. Conclusion : Le TCS a montre de grandes qualites et de nombreuses possibilites. Quelques questions demeurent sur le systeme de notation et pour son utilisation en evaluation sommative. Il serait interessant d’etudier d’autres aspects du TCS, comme son impact educatif.
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 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 | 0,215 | 0,645 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».