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Enregistrement W3039527713 · doi:10.1111/medu.14287

Translating outcome frameworks to assessment programmes: Implications for validity

2020· article· en· W3039527713 sur OpenAlexaffabout
Walter Tavares, Paula Rowland, Damon Dagnone, Laura April McEwen, Stephen Billett, Matthew Sibbald

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensThe Wilson CentreMcMaster UniversityUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentFormative assessmentAccreditationMedical educationCompetence (human resources)Conceptual frameworkOutcome (game theory)PsychologyExternal validityGraduate medical educationFocus groupMedicinePedagogySociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Competency-based medical education (CBME) requires that educators structure assessment of clinical competence using outcome frameworks. Although these frameworks may serve some outcomes well (e.g. represent eventual practice), translating these into workplace-based assessment plans may undermine validity and, therefore, trustworthiness of assessment decisions due to a number of competing factors that may not always be visible or their impact knowable. Explored here is the translation process from outcome framework to formative and summative assessment plans in postgraduate medical education (PGME) in three Canadian universities. METHODS: We conducted a qualitative study involving in-depth semi-structured interviews with leaders of PGME programmes involved in assessment and/or CBME implementation, with a focus on their assessment-based translational activities and evaluation strategies. Interviews were informed by Callon's theory of translation. Our analytical strategy involved directed content analysis, allowing us to be guided by Kane's validity framework, whilst still participating in open coding and analytical memo taking. We then engaged in axial coding to systematically explore themes across the dataset, various situations and our conceptual framework. RESULTS: Twenty-four interviews were conducted involving 15 specialties across three universities. Our results suggest: (i) using outcomes frameworks for assessment is necessary for good assessment but are also viewed as incomplete constructs; (ii) there are a number of social and practical negotiations with competing factors that displace validity as a core influencer in assessment planning, including implementation, accreditation and technology; and (iii) validity exists as threatened, uncertain and assumed due to a number of unchecked assumptions and reliance on surrogates. CONCLUSIONS: Translational processes in CBME involve negotiating with numerous influencing actors and institutions that, from an assessment perspective, provide challenges for assessment scientists, institutions and educators to contend with. These processes are challenging validity as a core element of assessment designs. Educators must reconcile these influences when preparing for or structuring validity arguments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,402 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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