Recommendations to address and research systemic bias in assessment: perspectives from directors of research in medical education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Addressing systemic bias in medical school assessment is an urgent task for medical education. This paper outlines recommendations on topic areas for further research on systemic bias, developed from a workshop discussion at the 2023 annual meeting of the Society of Directors of Research in Medical Education. MATERIALS AND METHODS: During the workshop, directors engaged in small-group discussions on guidelines to address bias in assessment practices following a proposed categorization of 'Do's,' 'Don'ts,' and 'Don't knows' and listed their insights using anonymous sticky notes, which were shared and discussed with the larger group of participants. The authors performed a content analysis of the notes through deductive and inductive coding. We reviewed and discussed our analysis to reach consensus. RESULTS: The workshop included 31 participants from 28 institutions across the US and Canada, generating 51 unique notes. Participants identified 23 research areas in need of further study. The inductive analysis of proposed research areas revealed four main topics: 1) The role of interventions, including pre-medical academic interventions, medical-education interventions, assessment approaches, and wellness interventions; 2) Professional development, including the definition and assessment of professionalism and professional identity formation; 3) Context, including patient care and systemic influences; and 4) Research approaches. DISCUSSION: While limited to data from a single workshop, the results offered perspectives about areas for further research shared by a group of directors of medical education research units from diverse backgrounds. The workshop produced valuable insights into the need for more evidence-based interventions that promote more equitable assessment practices grounded in real-world situations and that attenuate the effects of bias.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».