Bridging the gap: Improving CASPer test confidence and competency for underrepresented minorities in medicine through interactive peer-assisted learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Computer-based Assessment for Sampling Personal Characteristics (CASPer) is a situational judgement test (SJT) adopted by medical schools to assess applicants' interpersonal skills. CASPer applicants must compose their responses to ethical dilemmas, thereby highlighting the applicant's rationale for ethical decision-making. Minority applicants usually lack access to a network of individuals who can offer guidance and expertise on ethical decision-making. As such, this study investigated the impact of a CASPer coaching program designed for minority applicants. METHODS: A free online intervention was designed to help minority applicants prepare for the CASPer test. The program consisted of 35 learners and three medical student tutors. Important attributes of the 4-week program included free access to a medical ethics book, feedback provision to in-class and homework student responses, and facilitation of a mock CASPer. Course feedback was collected. Additionally, a pre and post-program survey was administered to assess learners' competence and confidence surrounding CASPer test-taking. RESULTS: < 0.05). CONCLUSIONS: Through peer-to-peer teaching and access to medical student mentors, our program addresses socioeconomic barriers that several minority applicants face when applying to medical school.
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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 | 0,001 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».