Application of the One-Sample Z-test to Assess the Impact of Changes in a Veterinary Curriculum on Results From the North American Veterinary Licensing Examination (NAVLE)
Notice bibliographique
Résumé
A summary report of student performance on the North American Veterinary Licensing Examination (NAVLE) is shared each year with colleges and schools of veterinary medicine accredited by the American Veterinary Medical Association Council on Education. The NAVLE summary report provides valuable outcomes assessment information that allows an institution to benchmark student clinical problem-solving ability and to monitor changes in academic performance over time. A new curriculum was fully implemented at the University of Illinois College of Veterinary Medicine for the Class of 2013. We conducted a retrospective cohort study based on annual NAVLE summary reports for 2006 to 2020 as part of a comprehensive curricular review. A One-Sample Z-test was applied to mean category-specific NAVLE scale scores or percentage correct values for each year at the University of Illinois relative to mean values for all students taking the NAVLE, with subsequent conversion of Z-score values to percentiles. P < 0.05 was considered significant. The new curriculum improved student performance on the NAVLE relative to the old curriculum, based on an increased mean yearly pass percentage ( p = .011), and increased Z-score values for 3 of 7 species categories, 7 of 12 organ system categories, and two quartiles of students categorized by class rank. Findings also identified areas of weakness in student learning, which stimulated further curricular review and revision. We suggest that colleges/schools consider using the One-Sample Z-test to increase the value of NAVLE summary data as a component of quantitative curricular review and assess the effectiveness of curricular change.
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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 | 0,037 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».