Phys-MAPS: a programmatic physiology assessment for introductory and advanced undergraduates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We describe the development of a new, freely available, online, programmatic-level assessment tool, Measuring Achievement and Progress in Science in Physiology, or Phys-MAPS ( http://cperl.lassp.cornell.edu/bio-maps ). Aligned with the conceptual frameworks of Core Principles of Physiology, and Vision and Change Core Concepts, Phys-MAPS can be used to evaluate student learning of core physiology concepts at multiple time points in an undergraduate physiology program, providing a valuable longitudinal tool to gain insight into student thinking and aid in the data-driven reform of physiology curricula. Phys-MAPS questions have a modified multiple true/false design and were developed using an iterative process, including student interviews and physiology expert review to verify scientific accuracy, appropriateness for physiology majors, and clarity. The final version of Phys-MAPS was tested with 2,600 students across 13 universities, has evidence of reliability, and has no significant statement biases. Over 90% of the physiology experts surveyed agreed that each Phys-MAPS statement was scientifically accurate and relevant to a physiology major. When testing each statement for bias, differential item functioning analysis demonstrated only a small effect size (<0.008) of any tested demographic variable. Regarding student performance, Phys-MAPS can also distinguish between lower and upper division students, both across different institutions (average overall scores increase with each level of class standing; two-way ANOVA, P < 0.001) and within each of three sample institutions (each ANOVA, P ≤ 0.001). Furthermore, at the level of individual concepts, only evolution and homeostasis do not demonstrate the typical increase across class standing, suggesting these concepts likely present consistent conceptual challenges for physiology students.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle