Hawks, Doves and Rasch decisions: Understanding the influence of different cycles of an OSCE on students’ scores using Many Facet Rasch Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: OSCEs are commonly conducted in multiple cycles (different circuits, times, and locations), yet the potential for students' allocation to different OSCE cycles is rarely considered as a source of variance-perhaps in part because conventional psychometrics provide limited insight. METHODS: We used Many Facet Rasch Modeling (MFRM) to estimate the influence of "examiner cohorts" (the combined influence of the examiners in the cycle to which each student was allocated) on students' scores within a fully nested multi-cycle OSCE. RESULTS: Observed average scores for examiners cycles varied by 8.6%, but model-adjusted estimates showed a smaller range of 4.4%. Most students' scores were only slightly altered by the model; the greatest score increase was 5.3%, and greatest score decrease was -3.6%, with 2 students passing who would have failed. DISCUSSION: Despite using 16 examiners per cycle, examiner variability did not completely counter-balance, resulting in an influence of OSCE cycles on students' scores. Assumptions were required for the MFRM analysis; innovative procedures to overcome these limitations and strengthen OSCEs are discussed. CONCLUSIONS: OSCE cycle allocation has the potential to exert a small but unfair influence on students' OSCE scores; these little-considered influences should challenge our assumptions and design of OSCEs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle