The Validity of Scores From the New MCAT Exam in Predicting Student Performance: Results From a Multisite Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The new Medical College Admission Test (MCAT) was introduced in April 2015. This report presents findings from the first study of the validity of scores from the new MCAT exam in predicting student performance in the first year of medical school (M1). METHOD: The authors analyzed data from the national population of 2016 matriculants with scores from the new MCAT exam (N = 7,970) and the sample of 2016 matriculants (N = 955) from 16 medical schools who volunteered to participate in the validity research. They examined correlations of students' MCAT total scores and total undergraduate grade point averages (UGPAs), alone and together, with their summative performance in M1, and the success rate of students with different MCAT scores in their on-time progression to the second year of medical school (M2). They assessed whether MCAT scores provided comparable prediction of performance in M1 by students' race/ethnicity, socioeconomic background, and gender. RESULTS: Correlations of MCAT scores with summative performance in M1 ranged from medium to large. Although MCAT scores and UGPAs provided similar prediction of performance in M1, using both metrics provided better prediction than either alone. Additionally, students with a wide range of MCAT scores progressed to M2 on time. Finally, MCAT scores provided comparable prediction of performance in M1 for students from different sociodemographic backgrounds. CONCLUSIONS: This study provides early evidence that scores from the new MCAT exam predict student performance in M1. Future research will examine the validity of MCAT scores in predicting performance in later years.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».