Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the effect of using items from previous exams on students’ pass-fail rates and on the psychometric properties of the tests and items. The study included data from 115 tests and 11,500 items used in the midterm and final exams of 3,910 students in the preclinical term at the Faculty of Medicine from 2014 to 2019. Data were analyzed using descriptive statistics related to the total test scores, item difficulty and item discrimination values, and internal consistency values for reliability. The Shapiro-Wilks test was used to evaluate the distribution structure, and t test were used to analyze the differences between groups. The findings showed that the mean item repetition rate from 2014 to 2019 ranged from 16.98% to 39.00%. The total score variance decreased significantly as the percentage of test items increased. There was a significant, moderately positive relationship between the percentage of repeated test items and the number of students eligible to pass their grades. Item difficulty values obtained from initial item use were significantly lower than those obtained from repeated item use. We conclude that test items and answer keys should not be published by test makers unless they have the means such as the infrastructure, budget, and personnel to develop new items in place of the ones previously published in test banks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».