Development of diagnostic score reporting for a dental hygiene structured clinical assessment.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Structured clinical assessments capture key information about performance that is rarely shared with the student as feedback. The purpose of this review is to describe a general framework for applying diagnostic score reporting within the context of a structured clinical assessment and to demonstrate that framework within dental hygiene. Methods: The framework was developed using current research in the areas of structured clinical assessments, test development, feedback in higher education, and diagnostic score reporting. An assessment blueprint establishes valid diagnostic domains by linking clinical competencies and test items to the domains (e.g., knowledge or skills) the assessment intends to measure. Domain scores can be given to students as reports that identify strengths and weaknesses and provide information on how to improve. Results: The framework for diagnostic score reporting was applied to a dental hygiene structured clinical assessment at the University of Alberta in 2016. Canadian dental hygiene entry-to-practice competencies guided the assessment blueprinting process, and a modified Delphi technique was used to validate the blueprint. The final report identified 4 competency-based skills relevant to the examination: effective communication, client-centred care, eliciting essential information, and interpreting findings. Students received reports on their performance within each domain. Discussion: Diagnostic score reporting has the potential to solve many of the issues faced by administrators, such as item confidentiality and the time-consuming nature of providing individual feedback. Conclusion: Diagnostic score reporting offers a promising framework for providing valid and timely feedback to all students following a structured clinical assessment.
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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 | 0,232 | 0,380 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».