Evaluating the quality of multiple‐choice question pilot database: A global educator‐created tool for concept‐based pharmacology learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Core Concepts of Pharmacology (CCP) initiative is developing educational resources to transform pharmacology education into a concept‐based approach. This study evaluated the quality of global educator‐created MCQs in generating items for the pharmacology concept inventory (PCI) instrument and developed as a resource for learning pharmacology fundamental concepts. A panel of 22 global pharmacology experts recruited from the CCP initiative research team participated in the MCQ pilot database design and evaluation. The quality analysis framework of the MCQs in the pilot database included four assessment tools: item writing guidelines (IWGs), Bloom's taxonomy, the CCP, and the MCQ design format. A two‐phase evaluation process was involved, including inter‐rater agreement on item quality, followed by resolving conflicts that occurred in quality assessment. The chi‐square (χ2) test of independence and Cramer's V correlation tests were utilized to measure the relationship among quality assessment attributes. About 200 MCQs were gathered and 98% underwent expert evaluation. Nearly 80% addressed one or more CCP, with 52% designed using a context‐dependent format. However, only 40% addressed higher levels of Bloom's cognitive domain and 10% adhered to all IWGs. A strong positive correlation was observed between the context‐based item format and its effectiveness in assessing the higher cognitive domain, the main CCP and improved IWGs adherence. Context‐based item construction can assess the higher cognitive skills and fundamental pharmacology concepts, showing potential for rigorous PCI development. The pilot database will store items to create the PCI, aiding the development of a concept‐based pharmacology curriculum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,105 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».