MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3184701672 · doi:10.3389/fpubh.2021.640204

Assessment of Global Health Education: The Role of Multiple-Choice Questions

2021· article· en· W3184701672 sur OpenAlexaff
Nathan Douthit, John J. Norcini, Keren Mazuz, Michael Alkan, Marie-Thérèse Feuerstein, A. Mark Clarfield, Tzvi Dwolatzky, Evgeny Solomonov, Igor Waksman, Seema Biswas

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBen-Gurion University of the Negev
Mots-clésCurriculumMedical educationStandardizationMultiple choiceCurriculum-based measurementQuality (philosophy)Reliability (semiconductor)Index (typography)MedicineTest (biology)PsychologyMathematics educationCurriculum developmentComputer sciencePedagogySignificant differenceCurriculum mapping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The standardization of global health education and assessment remains a significant issue among global health educators. This paper explores the role of multiple choice questions (MCQs) in global health education: whether MCQs are appropriate in written assessment of what may be perceived to be a broad curriculum packed with fewer facts than biomedical science curricula; what form the MCQs might take; what we want to test; how to select the most appropriate question format; the challenge of quality item-writing; and, which aspects of the curriculum MCQs may be used to assess. Materials and Methods: The Medical School for International Health (MSIH) global health curriculum was blue-printed by content experts and course teachers. A 30-question, 1-h examination was produced after exhaustive item writing and revision by teachers of the course. Reliability, difficulty index and discrimination were calculated and examination results were analyzed using SPSS software. Results: Twenty-nine students sat the 1-h examination. All students passed (scores above 67% - in accordance with University criteria). Twenty-three (77%) questions were found to be easy, 4 (14%) of moderate difficulty, and 3 (9%) difficult (using examinations department difficulty index calculations). Eight questions (27%) were considered discriminatory and 20 (67%) were non-discriminatory according to examinations department calculations and criteria. The reliability score was 0.27. Discussion: Our experience shows that there may be a role for single-best-option (SBO) MCQ assessment in global health education. MCQs may be written that cover the majority of the curriculum. Aspects of the curriculum may be better addressed by non-SBO format MCQs. MCQ assessment might usefully complement other forms of assessment that assess skills, attitude and behavior. Preparation of effective MCQs is an exhaustive process, but high quality MCQs in global health may serve as an important driver of learning.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Public HealthMême sujetGlobal Health and SurgeryTravaux en français237 207