Beyond cognitive measures: Empirical evidence supporting holistic medical school admissions practices and professional identity formation
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Background: Medical schools seek admissions methods that identify applicants who hold promise to become physicians who will navigate and shape the future medical landscape. The focus on traditional cognitive measures for admission has prompted calls for holistic admissions review during the past five years. Yet, empirical evidence linking selection measures to holistic admissions practices has not been fully established, including their relationship with professional identity formation over time. A non-cognitive admissions situational judgment screening test (CASPer) measuring personal and professional characteristics was added to the University of Illinois College of Medicine admissions process two years ago, as we implemented a new curriculum that emphasizes professional identity development. Purpose: This study examined associations among admissions measures (Medical College Admission Test [MCAT], grade point average [GPA], interview, and CASPer), and their predictive relationships with curricular measures of professional identity formation (Professional Identity Essay [PIE]) and moral reasoning (Defining Issues Test [DIT2]). Methods: Data were taken from two entering cohorts (n = 596; entering class of 2017 and 2018 across 3 regional sites). Correlations and regression analyses were used to examine associations between admissions and professional identity measures. Results: CASPer and in-person admissions interview ratings had significant positive correlations, suggesting that CASPer can contribute to effective screening processes. In addition, CASPer demonstrated statistically significant positive relationships with professional identity (CASPer and PIE, r=.10, p<.05) and a measure of moral reasoning (CASPer and DIT2 type indicator, r=.09, p<.05). Association between CASPer and PIE remained consistent, even after controlling for MCAT, interview, and GPA. Conclusion: Our institutional focus on professional identity formation has provided new ways to conceptualize students' readiness for medical school – demonstrated academic rigor as well as signs of professionalism, ethics, and motivation. Non-academic factors measured in situational judgment tests may promote better alignment of admissions practices and desired educational outcomes.
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 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 | 0,008 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».