Notice bibliographique
Résumé
As a licensing exam, the purpose of the bar exam is consumer protection–-ensuring that new lawyers have the minimum competencies required to practice law effectively. As critics point out, however, the exam, and particularly the multiple-choice question portion of the exam, has significant flaws because it assesses legal knowledge and analysis in an artificial and unrealistic context, and the closed-book format rewards the ability to memorize thousands of legal rules, a skill unrelated to law practice. This essay discusses how to improve the exam by changing its multiple-choice content and format. We use two law licensing exams to illustrate how bar examiners could utilize an open-book format and develop multiple-choice questions that assess a candidate’s ability to engage in legal reasoning and analysis without demanding unproductive memorization of so many detailed rules of law. The first example, the case file approach, is drawn from a 1983 California “Performance Test” in which test-takers received a case file and a series of multiple-choice questions testing the candidates’ ability to read, understand, and use cases to support their legal positions. The second example discusses the current licensing exam administered by The Law Society of Upper Canada (LSUC), an open-book multiple-choice exam that tests the use of doctrinal knowledge in the context of law practice. These two licensing exams demonstrate how we could re-structure the bar exam’s multiple-choice questions to measure legal analysis and reasoning skills as lawyers use those skills to represent clients. They also demonstrate that we can do a better job of testing some aspects of minimum competence, while still using a multiple-choice exam format.
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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 | 0,037 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,044 |
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 ».