Emotions and assessment: considerations for rater‐based judgements of entrustment
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Assessment is subject to increasing scrutiny as medical education transitions towards a competency-based medical education (CBME) model. Traditional perspectives on the roles of assessment emphasise high-stakes, summative assessment, whereas CBME argues for formative assessment. Revisiting conceptualisations about the roles and formats of assessment in medical education provides opportunities to examine understandings and expectations of the assessment of learners. The act of the rater generating scores might be considered as an exclusively cognitive exercise; however, current literature has drawn attention to the notion of raters as measurement instruments, thereby attributing additional factors to their decision-making processes, such as social considerations and intuition. However, the literature has not comprehensively examined the influence of raters' emotions during assessment. In this narrative review, we explore the influence of raters' emotions in the assessment of learners. METHODS: We summarise existing literature that describes the role of emotions in assessment broadly, and rater-based assessment specifically, across a variety of fields. The literature related to emotions and assessment is examined from different perspectives, including those of educational context, decision making and rater cognition. We use the concept of entrustable professional activities (EPAs) to contextualise a discussion of the ways in which raters' emotions may have meaningful impacts on the decisions they make in clinical settings. This review summarises findings from different perspectives and identifies areas for consideration for the role of emotion in rater-based assessment, and areas for future research. CONCLUSIONS: We identify and discuss three different interpretations of the influence of raters' emotions during assessments: (i) emotions lead to biased decision making; (ii) emotions contribute random noise to assessment, and (iii) emotions constitute legitimate sources of information that contribute to assessment decisions. We discuss these three interpretations in terms of areas for future research and implications for assessment.
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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 | 0,347 | 0,624 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».