Associations between an open-response situational judgment test and performance on OSCEs and fieldwork: implications for admissions decisions and matriculant diversity in an occupational therapy program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Casper, an online open-response situational judgement test that assesses social intelligence and professionalism [1], is used in admissions to health professions programs. METHOD: This study (1) explored the incremental validity of Casper over grade point average (GPA) for predicting student performance on objective structured clinical examinations (OSCEs) and fieldwork placements within an occupational therapy program, (2) examined optimal weighting of Casper in GPA in admissions decisions using non-linear optimization and regression tree analysis to find the weights associated with the highest average competency scores, and (3) investigated whether Casper could be used to impact the diversity of a cohort selected for admission to the program. RESULTS: = 3.2%). Non-linear optimization and regression tree analysis indicate the optimal weights of GPA and Casper for predicting performance across fieldwork placements are 0.16 and 0.84, respectively. Furthermore, the findings suggest that students with a slightly lower GPA (e.g., 3.5-3.6) could be successful in the program as assessed by fieldwork, which is considered to be the strongest indicator of success as an entry-level clinician. In terms of diversity, no statistically significant differences were found between those actually admitted and those who would have been admitted using Casper. CONCLUSION: These results constitute preliminary validity evidence supporting the integration of Casper into applicant selection in an occupational therapy graduate program.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».