Assessment burden by design: exploring the variability in competence by design assessment forms
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada's (RCPSC) Competence by Design (CBD) framework has been criticized for increasing assessment burden due to the high number of required Entrustable Professional Activity (EPA) assessments. Another contributing factor may be the inefficient design of assessment forms. We explored variability in form design to identify differences that could impact learners' and assessors' experience with CBD. Methods: = 14, 100%) RCPSC emergency medicine (EM) residency programs in Canada that had implemented CBD. Forms were divided into six sections to compare their design. The variability between form sections was described relative to RCPSC recommendations on form design. Results: EPA assessments were completed within six learning management systems. Variability was found throughout the form including the number of context variables, included milestones, milestone rating criteria, and text boxes for narrative feedback; phrasing of narrative feedback prompts, milestone descriptions, and entrustment score criterion; visual presentation of the entrustment score; arrangement of form components; and the components' selection format. The mandatory completion of form components was inconsistent. Some forms could be partially completed by residents. One form added a global performance rating scale. The number of clicks required to complete a form ranged from 12 to 47. Conclusion: We found considerable variability in the design of the EM C1 EPA assessment form. Variations that make completion more challenging could increase assessment burden. CBD programs should be aware of this and seek to optimize the design of their forms.
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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 | 0,266 | 0,564 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».