The EvMed Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: Universities throughout the USA increasingly offer undergraduate courses in evolutionary medicine (EvMed), which creates a need for pedagogical resources. Several resources offer course content (e.g. textbooks) and a previous study identified EvMed core principles to help instructors set learning goals. However, assessment tools are not yet available. In this study, we address this need by developing an assessment that measures students' ability to apply EvMed core principles to various health-related scenarios. Methodology: consists of questions containing a short description of a health-related scenario followed by several likely/unlikely items. We evaluated the assessment's validity and reliability using a variety of qualitative (expert reviews and student interviews) and quantitative (Cronbach's α and classical test theory) methods. We iteratively revised the assessment through several rounds of validation. We then administered the assessment to undergraduates in EvMed and Evolution courses at multiple institutions. Results: consists of six core questions containing 25 items, and five supplemental questions containing 20 items. Conclusions and implications: is a pedagogical tool supported by a wide range of validation evidence. Instructors can use it as a pre/post measure of student learning in an EvMed course to inform curriculum revision, or as a test bank to draw upon when developing in-class assessments, quizzes or exams.
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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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,018 | 0,006 |
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 ».