2018 Consensus framework for good assessment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In 2010, the Ottawa Conference produced a set of consensus criteria for good assessment. These were well received and since then the working group monitored their use. As part of the 2010 report, it was recommended that consideration be given in the future to preparing similar criteria for systems of assessment. Recent developments in the field suggest that it would be timely to undertake that task and so the working group was reconvened, with changes in membership to reflect broad global representation. Methods: Consideration was given to whether the initially proposed criteria continued to be appropriate for single assessments and the group believed that they were. Consequently, we reiterate the criteria that apply to individual assessments and duplicate relevant portions of the 2010 report. Results and discussion: This paper also presents a new set of criteria that apply to systems of assessment and, recognizing the challenges of implementation, offers several issues for further consideration. Among these issues are the increasing diversity of candidates and programs, the importance of legal defensibility in high stakes assessments, globalization and the interest in portable recognition of medical training, and the interest among employers and patients in how medical education is delivered and how progression decisions are made.
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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 | 0,225 | 0,262 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,032 |
| Communication savante | 0,028 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,012 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».