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Enregistrement W3135221254 · doi:10.3138/jvme-2020-0084

Remote Assessment of Veterinary Clinical Skills Courses During the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3135221254 sur OpenAlexvenueno aff
Julie Hunt, Stacy Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumObjective structured clinical examinationMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyPandemicMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spring 2020, the COVID-19 pandemic forced educators to adjust the delivery and assessment of curriculum. While didactic courses moved online, laboratory courses were not amenable to this shift. In particular, assessment of clinical skills courses through common methods including objective structured clinical examinations (OSCEs) became inadvisable. This article describes decisions made for first-, second-, and third-year veterinary students ( n = 368) with respect to clinical skills at one US college. This includes the remote completion of a surgical skills curriculum using instructional videos and models and the delaying of laboratory sessions deemed impossible to deliver remotely. First- and third-year students were subsequently assessed using modified remote OSCEs. Second-year students were assessed using the standard surgical skills examination, video-recorded. All first- and third-year students successfully passed their OSCE upon either first attempt or remediation. Two second-year students failed their remediation examination and were offered additional faculty tutoring and another remediation attempt at the start of the fall semester. The remediation rate on the surgical skills examination was not different from that of previous years. One incident of suspected academic dishonesty occurred in the first-year OSCE. Students learned surgical skills successfully at home by practicing on models and receiving feedback of their skills on video recordings. While disappointing, one case of academic dishonesty among the 368 total students tested was not surprising. Remote assessment using modified OSCEs and surgical skills exams appears feasible and fair when in-person testing is not possible.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,403 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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