What Matters from Admissions? Identifying Success and Risk Among Canadian Dental Students
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to determine whether different student profiles would emerge in terms of high and low GPA performance in each year of dental school and to investigate the utility of preadmissions variables in predicting performance and performance stability throughout each year of dental school. Data from 11 graduating cohorts (2004-14) at the Schulich School of Medicine & Dentistry, University of Western Ontario, Canada, were collected and analyzed using bivariate correlations, latent profile analysis, and hierarchical generalized linear models (HGLMs). The data analyzed were for 616 students in total (332 males and 284 females). Four models were developed to predict adequate and poor performance throughout each of four dental school years. An additional model was developed to predict student performance stability across time. Two separate student profiles reflecting high and low GPA performance across each year of dental school were identified, and scores on cognitive preadmissions variables differentially predicted the probability of grouping into high and low performance profiles. Students with higher pre-dental GPAs and DAT chemistry were most likely to remain stable in a high-performance group across each year of dental school. Overall, the findings suggest that selection committees should consider pre-dental GPA and DAT chemistry scores as important tools for predicting dental school performance and stability across time. This research is important in determining how to better predict success and failure in various areas of preclinical dentistry courses and to provide low-performing students with adequate academic assistance.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».