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Enregistrement W2601091369

Do multiple true-false items beat the commonly used one-best-answers questions regarding to the Ottawa Criteria for Good Assessment? Results of a literature review

2015· review· en· W2601091369 sur OpenAlexaboutno aff
Felicitas-Maria Lahner, Zineb Miriam Nouns, Sören Huwendiek

Notice bibliographique

RevueBern Open Repository and Information System (University of Bern) · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquivalence (formal languages)PsychologyTest (biology)MedicineMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multiple True-False-Items (MTF-Items) might offer some advantages compared to one-best-answer-questions (TypeA) as they allow more than one correct answer and may better represent clinical decisions. However, in medical education assessment MTF-Items are seldom used. Summary of Work: With this literature review existing findings on MTF-items and on TypeA were compared along the Ottawa Criteria for Good Assessment, i.e. (1) reproducibility, (2) feasibility, (3) validity, (4) acceptance, (5) educational effect, (6) catalytic effects, and (7) equivalence. We conducted a literature research on ERIC and Google Scholar including papers from the years 1935 to 2014. We used the search terms “multiple true-false”, “true-false”, “true/false”, and “Kprim” combined with “exam”, “test”, and “assessment”. Summary of Results: We included 29 out of 33 studies. Four of them were carried out in the medical field Compared to TypeA, MTF-Items are associated with (1) higher reproducibility (2) lower feasibility (3) similar validity (4) higher acceptance (5) higher educational effect (6) no studies on catalytic effects or (7) equivalence. Discussion and Conclusions: While studies show overall good characteristics of MTF items according to the Ottawa criteria, this type of question seems to be rather seldom used. One reason might be the reported lower feasibility. Overall the literature base is still weak. Furthermore, only 14 % of literature is from the medical domain. Further studies to better understand the characteristics of MTF-Items in the medical domain are warranted. Take-home messages: Overall the literature base is weak and therefore further studies are needed. Existing studies show that: MTF-Items show higher reliability, acceptance and educational effect; MTF-Items are more difficult to produce

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,305 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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