Addressing the Diversity–Validity Dilemma Using Situational Judgment Tests
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the magnitudes of score differences across different demographic groups for three academic (grade point average [GPA], old Medical College Admission Test [MCAT], and MCAT 2015) and one nonacademic (situational judgment test [SJT]) screening measures and one nonacademic (multiple mini-interview [MMI]) interview measure (analysis 1), and the demographic implications of including an SJT in the screening stage for the pool of applicants who are invited to interview (analysis 2). METHOD: The authors ran the analyses using data from New York Medical College School of Medicine applicants from the 2015-2016 admissions cycle. For analysis 1, effect sizes (Cohen d) were calculated for GPA, old MCAT, MCAT 2015, CASPer (an online SJT), and MMI. Comparisons were made across gender, race, ethnicity (African American, Hispanic/Latino), and socioeconomic status (SES). For analysis 2, a series of simulations were conducted to estimate the number of underrepresented in medicine (UIM) applicants who would have been invited to interview with different weightings of GPA, MCAT, and CASPer scores. RESULTS: A total of 9,096 applicants were included in analysis 1. Group differences were significantly smaller or reversed for CASPer and MMI compared with the academic assessments (MCAT, GPA) across nearly all demographic variables/indicators. The simulations suggested that a higher weighting of CASPer may help increase gender, racial, and ethnic diversity in the interview pool; results for low-SES applicants were mixed. CONCLUSIONS: The inclusion of an SJT in the admissions process has the potential to widen access to medical education for a number of UIM groups.
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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 | 0,303 | 0,629 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».