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Enregistrement W3134552356 · doi:10.24926/iip.v12i1.2235

Providing Validation Evidence for a Clinical-Science Module: Improving Testing Reliability with Quizzes

2021· article· en· W3134552356 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueINNOVATIONS in pharmacy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)SyllabusGeneralizability theoryCourseworkComputer scienceMathematics educationPsychologyMedical educationMedical physicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DESCRIPTION OF THE PROBLEM: High-stakes decision-making should have sound validation evidence; reliability is vital towards this. A short exam may not be very reliable on its own within didactic courses, and so supplementing it with quizzes might help. But how much? This study's objective was to understand how much reliability (for the overall module-grades) could be gained by adding quiz data to traditional exam data in a clinical-science module. THE INNOVATION: In didactic coursework, quizzes are a common instructional strategy. However, individual contexts/instructors can vary quiz use formatively and/or summatively. Second-year PharmD students took a clinical-science course, wherein a 5-week module focused on cardiovascular therapeutics. Generalizability Theory (G-Theory) combined seven quizzes leading to an exam into one module-level reliability, based on a model where students were crossed with items nested in eight fixed testing occasions (mGENOVA used). Furthermore, G-Theory decision-studies were planned to illustrate changes in module-grade reliability, where the number of quiz-items and relative-weighting of quizzes were altered. CRITICAL ANALYSIS: One-hundred students took seven quizzes and one exam. Individually, the exam had 32 multiple-choice questions (MCQ) (KR-20 reliability=0.67), while quizzes had a total of 50MCQ (5-9MCQ each) with most individual quiz KR-20s less than or equal to 0.54. After combining the quizzes and exam using G-Theory, estimated reliability of module-grades was 0.73; improved from the exam alone. Doubling the quiz-weight, from the syllabus' 18% quizzes and 82% exam, increased the composite-reliability of module-grades to 0.77. Reliability of 0.80 was achieved with equal-weight for quizzes and exam. NEXT STEPS: Expectedly, more items lent to higher reliability. However, using quizzes predominantly formatively had little impact on reliability, while using quizzes more summatively (i.e., increasing their relative-weight in module-grade) improved reliability further. Thus, depending on use, quizzes can add to a course's rigor.

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.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,684
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,684
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,022
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,847
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,211 · 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