Pass/Fail Versus Tiered Grades and Academic Performance in Undergraduate Medical Education: Crossover Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of Pass/Fail or Tiered grade assessment for exams in undergraduate medical education has caused much debate, but there is little data to inform decision-making. The increasing number of medical schools transitioned to a Pass/Fail assessment has raised concerns about medical students' academic performance. In 2018, during the undergraduate medical curriculum reform at the Faculty of Medicine, Aalborg University changed some exams from Pass/Fail to Tiered grade and vice versa for other exams. These changes provide an opportunity to evaluate the different assessment forms. Objective: This study aimed to evaluate medical students' academic performance at the final licensing exam in relation to the exam grading principle. Methods: This single-center cohort study at Aalborg University Medical School, North Denmark Region, assesses the change from 2-digit Tiered grade to Pass/Fail evaluation and vice versa of undergraduate medical students' exams after the 4th and 5th year clinical training modules from Autumn 2015 through Spring 2023. The primary outcome was (1) the average grades at the final licensing exam and (2) the number of students failing exams during the previous two years. Results: Among the total of 7634 exams, 7164 4th and 5th year clinical training exams were included in the comparisons, of which 3047 (42.5%) were Pass/Fail exams and 4117 (57.5%) were Tiered grade exams. The frequency of students failing exams was 3.3% (n=101/3047) at Pass/Fail and 1.97% (81/4117) with Tiered grade exams (P<.001). This difference was leveled out when counting the near-failure tiered grade as Fail. Tiered grade exams did not differ between semesters (P=.99) nor show a time trend at the 4th year (P=.66). The final licensing exam grades were unaltered (P=.47). Conclusions: Contrary to our expectation, Pass/Fail exams exhibited a higher fail rate compared to Tiered grade exams without lowering the final academic performance. These results suggest that a shift from Tiered grades to Pass/Fail assessment redirects the focus from rewarding high performance to ensuring standards are maintained among underperforming students.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».