Ensuring the quality of multiple-choice exams administered to small cohorts: A cautionary tale
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple-choice questions (MCQs) are a cornerstone of assessment in medical education. Monitoring item properties (difficulty and discrimination) are important means of investigating examination quality. However, most item property guidelines were developed for use on large cohorts of examinees; little empirical work has investigated the suitability of applying guidelines to item difficulty and discrimination coefficients estimated for small cohorts, such as those in medical education. We investigated the extent to which item properties vary across multiple clerkship cohorts to better understand the appropriateness of using such guidelines with small cohorts. METHODS: Exam results for 32 items from an MCQ exam were used. Item discrimination and difficulty coefficients were calculated for 22 cohorts (n = 10-15 students). Discrimination coefficients were categorized according to Ebel and Frisbie (1991). Difficulty coefficients were categorized according to three guidelines by Laveault and Grégoire (2014). Descriptive analyses examined variance in item properties across cohorts. RESULTS: A large amount of variance in item properties was found across cohorts. Discrimination coefficients for items varied greatly across cohorts, with 29/32 (91%) of items occurring in both Ebel and Frisbie's 'poor' and 'excellent' categories and 19/32 (59%) of items occurring in all five categories. For item difficulty coefficients, the application of different guidelines resulted in large variations in examination length (number of items removed ranged from 0 to 22). DISCUSSION: While the psychometric properties of items can provide information on item and exam quality, they vary greatly in small cohorts. The application of guidelines with small exam cohorts should be approached with caution.
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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 | 0,110 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».