Multiple Mini Interview as an admission tool in higher education: Insights from a systematic review
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
OBJECTIVES: Multiple Mini Interviews (MMI) have been conducted across the globe in the student selection process, particularly in health profession education. This paper reported the validity evidence of MMI in various educational settings. METHODS: A literature search was carried out through Scopus, Science Direct, Google Scholar, PubMed, and EBSCOhost databases based on specific search terms. Each article was appraised based on title, abstract, and full text. The selected articles were critically appraised, and relevant information to support the validity of MMI in various educational settings was synthesized. This paper followed the PRISMA guideline to ensure consistency in reporting systematic review results. RESULTS: A majority of the studies were from Canada, with 41.54%, followed by the United Kingdom (25.39%), the United States (13.85%), and Australia (9.23%). The rest (9.24%) were from Germany, Ireland, the United Arab Emirates, Japan, Pakistan, Taiwan, and Malaysia. Moreover, most MMI stations ranged from seven to 12 with a duration of 10 min per station (including a 2-min gap between stations). CONCLUSION: The results suggest that the content, response process, and internal structure of MMI were well supported by evidence; however, the relation and consequences of MMI to important outcome variables were inconsistently supported. The evidence shows that MMI is a non-biased, practical, feasible, reliable, and content-valid admission tool. However, further research on its impact on non-cognitive outcomes is required.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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