MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2986518379 · doi:10.1097/acm.0000000000003076

The Effect of Foregrounding Intended Use on Observers’ Ratings and Comments in the Assessment of Clinical Competence

2019· article· en· W2986518379 sur OpenAlexaff
Walter Tavares, Meredith Young, Geneviève Gauthier, Christina St‐Onge

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill UniversityThe Wilson Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentForegroundingFormative assessmentPsychologyPremiseCompetence (human resources)ConstructiveCategorizationApplied psychologyPerspective (graphical)Medical educationSocial psychologyCognitive psychologyProcess (computing)Mathematics educationComputer scienceMedicineArtificial intelligenceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Some educational programs have adopted the premise that the same assessment can serve both formative and summative goals; however, how observers understand and integrate the intended uses of assessment may affect the way they execute the assessment task. The objective of this study was to explore the effect of foregrounding a different intended use (formative vs summative learner assessment) on observer contributions (ratings and comments). METHOD: In this randomized, experimental, between-groups, mixed-methods study (May-September 2017), participants observed 3 prerecorded clinical performances under formative or summative assessment conditions. Participants rated performances using a global rating tool and provided comments. Participants were then asked to reconsider their ratings from the alternative perspective (from which they were originally blinded). They received the opportunity to alter their ratings and comments and to provide rationales for their decision to change or preserve their original ratings and comments. Outcomes included participant-observers' comments, ratings, changes to each, and stated rationales for changing or preserving their contributions. RESULTS: Foregrounding different intended uses of assessment data for participant-observers did not result in differences in ratings, number or type of comments (both emphasized evaluative over constructive statements), or the ability to differentiate among performances. After adopting the alternative perspective, participant-observers made only small changes in ratings or comments. Participant-observers reported that they engage in the process in an evaluative manner despite different intended uses. CONCLUSIONS: Foregrounding different intended uses for assessments did not result in significant systematic differences in the assessment data generated. Observers provided more evaluative than constructive statements overall, regardless of the intended use of the assessment. Future research is needed to explore whether these results hold in social/workplace-based contexts and how they might affect learners.

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)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,416
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,416
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,400 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademic MedicineMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207