The Next Era of Assessment: Building a Trustworthy Assessment System
Notice bibliographique
Résumé
Assessment in medical education has evolved through a sequence of eras each centering on distinct views and values. These eras include measurement (e.g., knowledge exams, objective structured clinical examinations), then judgments (e.g., workplace-based assessments, entrustable professional activities), and most recently systems or programmatic assessment, where over time multiple types and sources of data are collected and combined by competency committees to ensure individual learners are ready to progress to the next stage in their training. Significantly less attention has been paid to the social context of assessment, which has led to an overall erosion of trust in assessment by a variety of stakeholders including learners and frontline assessors. To meaningfully move forward, the authors assert that the reestablishment of trust should be foundational to the next era of assessment. In our actions and interventions, it is imperative that medical education leaders address and build trust in assessment at a systems level. To that end, the authors first review tenets on the social contextualization of assessment and its linkage to trust and discuss consequences should the current state of low trust continue. The authors then posit that trusting and trustworthy relationships can exist at individual as well as organizational and systems levels. Finally, the authors propose a framework to build trust at multiple levels in a future assessment system; one that invites and supports professional and human growth and has the potential to position assessment as a fundamental component of renegotiating the social contract between medical education and the health of the public.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».