Use of Multiple-Select Multiple-Choice Items in a Dental Undergraduate Curriculum: Retrospective Study Involving the Application of Different Scoring Methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scoring and awarding credit are more complex for multiple-select items than for single-choice items. Forty-one different scoring methods were retrospectively applied to 2 multiple-select multiple-choice item types (Pick-N and Multiple-True-False [MTF]) from existing examination data. OBJECTIVE: This study aimed to calculate and compare the mean scores for both item types by applying different scoring methods, and to investigate the effect of item quality on mean raw scores and the likelihood of resulting scores at or above the pass level (≥0.6). METHODS: Items and responses from examinees (ie, marking events) were retrieved from previous examinations. Different scoring methods were retrospectively applied to the existing examination data to calculate corresponding examination scores. In addition, item quality was assessed using a validated checklist. Statistical analysis was performed using the Kruskal-Wallis test, Wilcoxon rank-sum test, and multiple logistic regression analysis (P<.05). RESULTS: We analyzed 1931 marking events of 48 Pick-N items and 828 marking events of 18 MTF items. For both item types, scoring results widely differed between scoring methods (minimum: 0.02, maximum: 0.98; P<.001). Both the use of an inappropriate item type (34 items) and the presence of cues (30 items) impacted the scoring results. Inappropriately used Pick-N items resulted in lower mean raw scores (0.88 vs 0.93; P<.001), while inappropriately used MTF items resulted in higher mean raw scores (0.88 vs 0.85; P=.001). Mean raw scores were higher for MTF items with cues than for those without cues (0.91 vs 0.8; P<.001), while mean raw scores for Pick-N items with and without cues did not differ (0.89 vs 0.90; P=.09). Item quality also impacted the likelihood of resulting scores at or above the pass level (odds ratio ≤6.977). CONCLUSIONS: Educators should pay attention when using multiple-select multiple-choice items and select the most appropriate item type. Different item types, different scoring methods, and presence of cues are likely to impact examinees' scores and overall examination results.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».