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Enregistrement W4388574917 · doi:10.6000/1929-6029.2023.12.23

Using Measurement Invariance to Explore the Source of Variation in Basic Medical Science Students’ Evaluation of Teaching Effectiveness

2023· article· en· W4388574917 sur OpenAlexvenueno aff
Mahmoud Alquraan, Sulaf Alazzam, Hakam Alkhateeb

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)Variation (astronomy)Mathematics educationVariable (mathematics)Medical educationMedical scienceMeasurement invarianceVariablesPsychologyComputer scienceMedicineMathematicsStatisticsConfirmatory factor analysisStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Many research studies have shown that students' evaluations of teaching(SET) are affected by different variables without testing the requirement of fair comparisons. These studies have not tested the measurement equivalency of SET surveys according to these variables. Measurement equivalency of SET refers to whether a SET survey is interpreted similarly across different groups of individuals (Variable Levels). Without evidence of measurement invariance across different variables under investigation, the SET ratings should not be compared across these variables and this is the goal of this study. Methods: Measurement Invariance analysis of SET survey was investigated using 1649 responses to SET of four different medical core courses offered by the College of Science and College of Medicine and from different levels. Results: The results showed the existence of teaching practices in the SET survey that are not equivalently loaded on its factor across the levels of targeted variables, and the college offered medical courses were a source of variation in basic medical science students’ evaluation of teaching effectiveness. On the other hand, teaching practices in the SET survey are equivalently loaded on its factor across course levels. Discussion: The study results showed that the SET of medical courses is comparable to the courses only taught by the College of Medicine. These results provide evidence that medical courses are different from other courses offered by other colleges. This means that comparing SET of the College of Medicine with other colleges and colleges of medicine needs to compare SET results at the college level only.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,410
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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