Effectiveness of e-Learning in a Medical School 2.0 Model: Comparison of Item Analysis for Student-Generated vs. Faculty-Generated Multiple-Choice Questions.
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
BACKGROUND: Early reports in the literature describe using student-generated questions as a method of student learning as well as augmenting question exam banks. Reports on the performance of student-generated questions versus faculty-generated questions, however, remain limited. This study aims to compare the question performance of student-generated versus faculty-generated multiple-choice questions (MCQ). OBJECTIVES: To determine if student-generated questions using mobile audience response systems and online discussion boards have similar item discrimination scores as faculty-generated questions. METHODS: A team-based learning session was used to create 113 student-generated multiple-choice questions (SGQs). A 20 question MCQ quiz was presented to a second year medical school class made of 10 randomly selected SGQs and 10 randomly selected faculty-generated multiple-choice questions (FGQs). Item analysis was performed on the test results. RESULTS: The data showed no statistical difference in the point-biserial scores between the two groups (average point-biserial 0.31 students vs 0.36 faculty, p=0.14), with 90% of student-generated and 100% of faculty-generated questions meeting a cut-off of point-biserial score >0.2. Interestingly, student-generated questions were statistically more difficult than the faculty-generated questions (Item Difficulty score 0.46 students vs 0.69 faculty, p=0.003). CONCLUSIONS: This study suggests that student-generated compared to faculty-generated MCQs have similar item discrimination scores, but are perhaps more difficult questions.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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