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Enregistrement W2904771518 · doi:10.1152/advan.00128.2018

Phys-MAPS: a programmatic physiology assessment for introductory and advanced undergraduates

2018· article· en· W2904771518 sur OpenAlexaff
Katharine Semsar, Sara E. Brownell, Brian A. Couch, Alison J. Crowe, Michelle K. Smith, Mindi M. Summers, Christian D. Wright, Jenny Knight

Notice bibliographique

RevueAJP Advances in Physiology Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCLARITYCurriculumStatement (logic)Concept inventoryMathematics educationPhysiologyClass (philosophy)Process (computing)PsychologyComputer scienceMedical educationMedicineArtificial intelligenceBiologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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