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Enregistrement W2905051589 · doi:10.1177/0734282918816849

Examining the Reliability of Scores From a Performance Assessment of Practice-Based Competencies

2018· article· en· W2905051589 sur OpenAlexaff
Mary Roduta Roberts, Cecilia Alves, Karin Werther, Louise M. Bahry

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoeducational Assessment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMedical Council of CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryPsychologyReliability (semiconductor)Variance (accounting)Variation (astronomy)Variance componentsExplained variationClinical psychologyStatisticsApplied psychologyDevelopmental psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the reliability and sources of score variation from a performance assessment of practice competencies within an occupational therapy program. Data from 99 students who participated in a practical exam were examined. A generalizability analysis of analytic, total, and overall holistic scores was completed accounting for the nested design. The results demonstrated that rater pairs produced highly reliable (i.e., G > 0.93, ϕ > 0.90) overall holistic, total, and analytic scores. In all scoring scenarios, student variation accounted for the largest percentage of total variance with less variation attributable to raters. However, the interaction-error term accounted for the second most variation within the system. Findings from this study suggest possible differences in rater behavior raising questions for future research around the processes raters use to generate holistic versus analytic scores.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,384 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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