Evidence-Based Approach to Switching to a Pass-Fail System for Clinical Year Veterinary Student Grading
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary schools have traditionally used letter grading systems to assess the performance of students on clinical rotations, but pass-fail grading may enhance the learning environment and student well-being. When a decision to switch grading systems is discussed, concerns are often raised about the effect of removing clinical year grades from final grade point average (GPA) calculations. In order to inform the decision making at our institution, retrospective analysis of the effects of clinical year grades on GPA was performed. The specific hypothesis tested was that clinical year GPA would not have a significant effect on cumulative GPA, as defined by a decrease or increase of 0.10 points on average. When data from two classes were examined, median (range) difference final GPA (0–4 scale) compared to GPA at the end of the pre-clinical curriculum (referred to as delta GPA) was 0.02 (–0.19 to 0.18) for the graduating class of 2016 after removal of two outliers and 0.03 (–0.10 to 0.18) for the class of 2017. Correlations between preclinical GPA and delta GPA (were –0.83 ( p < .001) for both classes. The hypothesis was supported, leading to the conclusion that the overall effect of clinical letter grades on final GPA was close to zero when whole classes were considered, and delta GPA ranged between –0.2 and 0.2 for all except two students. Data from this study were distributed prior to conducting a faculty vote to switch grading systems, and the motion was supported.
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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 | 0,273 | 0,526 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».