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Enregistrement W4389319607 · doi:10.2196/40868

Feasibility and Acceptability of Web-Based Structured Oral Examinations for Postgraduate Certification: Mixed Methods Preliminary Evaluation

2023· article· en· W4389319607 sur OpenAlexvenueno aff
Vanessa Burch, Jessica McGuire, Eric Buch, Mike Sathekge, Francis M'bouaffou, Flavia Senkubuge, Johannes J. Fagan

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationMedical educationMedical physicsMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The COVID-19 pandemic disrupted postgraduate certification examinations globally. The Colleges of Medicine of South Africa continued hosting certification examinations through the pandemic. This was achieved by effecting a rapid transition from in-person to web-based certification examinations. Objective This formative evaluation explored candidates’ acceptability of web-based structured oral examinations (SOEs) hosted via Zoom (Zoom Communications Inc). We also reported the audiovisual quality and technical challenges encountered while using Zoom and candidates’ overall experience with these examinations conducted during the early part of the COVID-19 pandemic. Additionally, performance in web-based certification examinations was compared with previous in-person certification examinations. Methods This mixed methods, single-arm evaluation anonymously gathered candidates’ perceptions of web-based SOE acceptability, audiovisual quality, and overall experience with Zoom using a web-based survey. Pass rates of web-based and previous in-person certification examinations were compared using chi-square tests, with a Yates correction. A thematic analysis approach was adopted for qualitative data. Results Between June 2020 and June 2021, 3105 candidates registered for certification examinations, 293 (9.4%) withdrew, 2812 (90.6%) wrote, and 2799 (99.9%) passed, and 1525 (54.2%) were invited to a further web-based SOE. Examination participation was 96.2% (n=1467). During the first web-based examination cycle (2020), 542 (87.1%) of 622 web-based SOE candidates completed the web-based survey. They reported web-based SOEs as fair (374/542, 69%) and adequately testing their clinical reasoning and insight (396/542, 73.1%). Few would have preferred real patient encounters (173/542, 31.9%) or in-person oral examinations (152/542, 28%). Most found Zoom acceptable (434/542, 80%) and fair (396/542, 73.1%) for hosting web-based SOEs. SOEs resulted in financial (434/542, 80%) and time (428/542, 79%) savings for candidates. Many (336/542, 62%) supported the ongoing use of web-based certification examinations. Only 169 technical challenges in using Zoom were reported, which included connectivity-related issues, poor audio quality, and poor image quality. The thematic analysis identified 4 themes of positive and negative experiences related to web-based SOE station design and content, examination station environment, examiner-candidate interactions, and personal benefits for candidates. Our qualitative analysis identified 10 improvements for future web-based SOEs. Candidates achieved high pass rates in web-based certification examinations in 2020 (1583/1732, 91.39%) and 2021 (850/1067, 79.66%). These were significantly higher (2020: N=8635; χ21=667; P<.001; 2021: N=7988; χ21=178; P<.001) than the previous in-person certification examination pass rate of 58.23% (4030/6921; 2017-2019). Conclusions Web-based SOEs conducted by the Colleges of Medicine of South Africa during the COVID-19 pandemic were well received by candidates, and few technical difficulties were encountered while using Zoom. Better performance was observed in web-based examinations than in previous in-person certification examinations. These early findings support the ongoing use of this assessment method.

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)0,134
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1340,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,300 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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