Using Automatic Item Generation to Create Multiple-Choice Questions for Pharmacy Assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Automatic item generation (AIG) is a new area of assessment research where a set of multiple-choice questions (MCQs) are created using models and computer technology. Although successfully demonstrated in medicine and dentistry, AIG has not been implemented in pharmacy. The objective was to implement AIG to create a set of MCQs appropriate for inclusion in a summative, high-stakes, pharmacy examination. METHODS: A 3-step process, well evidenced in AIG research, was employed to create the pharmacy MCQs. The first step was developing a cognitive model based on content within the examination blueprint. Second, an item model was developed based on the cognitive model. A process of systematic distractor generation was also incorporated to optimize distractor plausibility. Third, we used computer technology to assemble a set of test items based on the cognitive and item models. A sample of generated items was assessed for quality against Gierl and Lai's 8 guidelines of item quality. RESULTS: More than 15,000 MCQs were generated to measure knowledge and skill of patient assessment and treatment of nausea and/or vomiting within the scope of clinical pharmacy. A sample of generated items satisfies the requirements of content-related validity and quality after substantive review. CONCLUSION: This research demonstrates the AIG process is a viable strategy for creating a test item bank to provide MCQs appropriate for inclusion in a pharmacy licensing examination.
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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 | 0,059 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».