Navigating Discordance: Assessing Varied Applications of the American Academy of Periodontology In-Service Examination in Postdoctoral Programs
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Introduction The American Academy of Periodontology (AAP) In-Service Examination (ISE) is offered annually to residents in postdoctoral periodontal programs across the United States and Canada. The language in AAP published guidance supports both formative and summative uses of the exam, presenting discordance in how to use and interpret the AAPISE. It is important to clarify how programs use data, as formative assessments are low-stakes and aim to provide feedback to learners for improving their learning. On the other hand, summative assessments are used to make high-stakes decisions, such as program admission, graduation, and licensure. These two types of assessments serve different purposes and have distinct outcomes. This study aimed to explore and characterize how stakeholders utilize the AAPISE and its associated score reports. Methods Semi-structured interviews of periodontology program directors, department chairs, and residents were conducted in 2022. Data from these interviews were explored, coded, and thematically analyzed. Results A total of 16 interviews were conducted and analyzed: four chairs, eight program directors, and four residents representing the experience at 20 postdoctoral periodontal programs. Five major themes were identified regarding the use of the AAPISE: formative assessment, board preparation, program development, promoting a culture of achievement, and summative assessment. Conclusion This study's findings suggest varied uses of the AAPISE amongst postdoctoral periodontal program stakeholders, reflecting the variance within the AAP guidance. The discordant uses and guidance jeopardize the AAPISE’s potential to align with the 2018 Consensus Framework for Good Assessment elements. The authors propose recommendations to the AAP and stakeholders for future use.</ns3:p>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».