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Enregistrement W4405373825 · doi:10.2147/amep.s478193

Assessing the Difficulty and Long-Term Retention of Factual and Conceptual Knowledge Through Multiple-Choice Questions: A Longitudinal Study

2024· article· en· W4405373825 sur OpenAlex
Neil G. Haycocks, Jessica Hernandez-Moreno, Johan C. Bester, Robert Hernandez, Rosalie Kalili, Daman Samrao, Edward Simanton, Thomas A. Vida

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Medical Education and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)PsychologyComputer scienceData scienceInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Multiple choice questions (MCQs) are the mainstay in examinations for medical education, physician licensing, and board certification. Traditionally, MCQs tend to test rote recall of memorized facts. Their utility in assessing higher cognitive functions has been more problematic to determine. This work evaluates and compares the difficulty and long-term retention of factual versus conceptual knowledge using multiple-choice questions in a longitudinal study. Patients and Methods: We classified a series of MCQs into two groups to test recall/verbatim and conceptual/inferential thinking, respectively. We used the MCQs to test a two-part hypothesis: 1) scores for recall/verbatim questions would be significantly higher than for concept/inference questions, and 2) memory loss over time would be more significant for factual knowledge than conceptual understanding compared with a loss in the ability to reason about concepts critically. We first used the MCQs with pre-clinical medical students on a summative exam in 2020, which served as a retrospective benchmark of their performance characteristics. After two years, the same questions were re-administered to volunteers from the same cohort of students in 2020. Results: Retrospective analysis revealed that recall/verbatim questions were answered correctly more frequently (82.0% vs 60.9%, P = 0.002). Performance on concept/inference questions showed a significant decline, but a larger decline was observed for recall/verbatim questions after two years. Performance on concept/inference questions showed a slight decline across quartiles, while two years later, recall/verbatim questions experienced substantial performance loss. Subgroup analysis indicated convergence in performance on both question types, suggesting that the clinical relevance of the MCQ content may have influenced a regression toward a baseline mean. Conclusion: These findings suggest conceptual/inferential thinking is more complex than rote memorization. However, the knowledge acquired is more durable in a longitudinal fashion, especially if it is reinforced in clinical settings.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,224
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,224
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,434 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle