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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».