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Enregistrement W2962136257 · doi:10.1111/medu.13924

Assessors’ interpretations of narrative data on communication skills in a summative OSCE

2019· article· en· W2962136257 sur OpenAlexaff
Kyle John Wilby, Diana Dolmans, Zubin Austin, Marjan Govaerts

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentNarrativeObjective structured clinical examinationPsychologyMedical educationCommunication skillsMedicineMathematics educationFormative assessmentLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Increasingly, narrative assessment data are used to substantiate and enhance the robustness of assessor judgements. However, the interpretation of written assessment comments is inherently complex and relies on human (expert) judgements. The purpose of this study was to explore how expert assessors process and construe or bring meaning to narrative data when interpreting narrative assessment comments written by others in the setting of standardised performance assessment. METHODS: Narrative assessment comments on student communication skills and communication scores across six objective structured clinical examination stations were obtained for 24 final-year pharmacy students. Aggregated narrative data across all stations were sampled for nine students (three good, three average and three poor performers, based on communication scores). A total of 10 expert assessors reviewed the aggregated set of narrative comments for each student. Cognitive (information) processing was captured through think-aloud procedures and verbal protocol analysis. RESULTS: Expert assessors primarily made use of two strategies to interpret the narratives, namely comparing and contrasting, and forming mental images of student performance. Assessors appeared to use three different perspectives when interpreting narrative comments, including those of: (i) the student (placing him- or herself in the shoes of the student); (ii) the examiner (adopting the role of examiner and reinterpreting comments according to his or her own standards or beliefs), and (iii) the professional (acting as the profession's gatekeeper by considering the assessment to be a representation of real-life practice). CONCLUSIONS: The present findings add to current understandings of assessors' interpretations of narrative performance data by identifying the strategies and different perspectives used by expert assessors to frame and bring meaning to written comments. Assessors' perspectives affect assessors' interpretations of assessment comments and are likely to be influenced by their beliefs, interpretations of the assessment setting and personal performance theories. These results call for the use of multiple assessors to account for variations in assessor perspectives in the interpretation of narrative assessment data.

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)0,142
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,386
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1420,386
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,396 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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