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Enregistrement W3049364633 · doi:10.1007/s40037-020-00606-z

Beyond right or wrong: More effective feedback for formative multiple-choice tests

2020· article· en· W3049364633 sur OpenAlexaffabout
Anna Ryan, Terry Judd, David B. Swanson, Douglas P. Larsen, S. L. Elliott, Katina Tzanetos, Kulamakan Kulasegaram

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentMultiple choiceComputer scienceMedical educationMedical physicsManagement sciencePsychologyMedicineMathematics educationMathematicsStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The role of feedback in test-enhanced learning is an understudied area that has the potential to improve student learning. This study investigates the influence of different forms of post-test feedback on retention and transfer of biomedical knowledge within a test-enhanced learning framework. METHODS: 64 participants from a Canadian and an Australian medical school sat two single-best-answer formative multiple choice tests one week apart. We compared the effects of conceptually focused, response-oriented, and simple right/wrong feedback on a learner's ability to correctly answer new (transfer) questions. On the first test occasion, participants received parent items with feedback, and then attempted items closely related (near transfer) to and more distant (far transfer) from parent items. In a repeat test at 1 week, participants were given different near and far transfer versions of parent items. Feedback type, and near and far transfer items were randomized within and across participants. RESULTS: Analysis demonstrated that response-oriented and conceptually focused feedback were superior to traditional right/wrong feedback for both types of transfer tasks and in both immediate and final retention test performance. However, there was no statistically significant difference between response-orientated and conceptually focused groups on near or far transfer problems, nor any differences in performance between our initial test occasion and the retention test 1 week later. As with most studies of transfer, participants' far transfer scores were lower than for near transfer. DISCUSSION: Right/wrong feedback appears to have limited potential to augment test-enhanced learning. Our work suggests that item-level feedback and feedback that identifies and elaborates on key conceptual knowledge are two important areas for future research on learning, retention and transfer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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