The implementation and evaluation of an e-Learning training module for objective structured clinical examination raters in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Improving the reliability and consistency of objective structured clinical examination (OSCE) raters' marking poses a continual challenge in medical education. The purpose of this study was to evaluate an e-Learning training module for OSCE raters who participated in the assessment of third-year medical students at the University of Ottawa, Canada. The effects of online training and those of traditional in-person (face-to-face) orientation were compared. Of the 90 physicians recruited as raters for this OSCE, 60 consented to participate (67.7%) in the study in March 2017. Of the 60 participants, 55 rated students during the OSCE, while the remaining 5 were back-up raters. The number of raters in the online training group was 41, while that in the traditional in-person training group was 19. Of those with prior OSCE experience (n= 18) who participated in the online group, 13 (68%) reported that they preferred this format to the in-person orientation. The total average time needed to complete the online module was 15 minutes. Furthermore, 89% of the participants felt the module provided clarity in the rater training process. There was no significant difference in the number of missing ratings based on the type of orientation that raters received. Our study indicates that online OSCE rater training is comparable to traditional face-to-face orientation.
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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 | 0,043 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».