Using item response theory to appraise key feature examinations for clinical reasoning

项目反应理论 经典测试理论 考试(生物学) 检验理论 计算机化自适应测验 克朗巴赫阿尔法 可靠性(半导体) 特征(语言学) 钥匙(锁) 心理学 人工智能 计算机科学 心理测量学 功率(物理) 发展心理学 语言学 哲学 物理 生物 古生物学 量子力学 计算机安全
作者
Simon Zegota,Tim Becker,York Hagmayer,Tobias Raupach
出处
期刊:Medical Teacher [Taylor & Francis]
卷期号:44 (11): 1253-1259 被引量:3
标识
DOI:10.1080/0142159x.2022.2077716
摘要

Background Validation of examinations is usually based on classical test theory. In this study, we analysed a key feature examination according to item response theory and compared the results with those of a classical test theory approach.Methods Over the course of five years, 805 fourth-year undergraduate students took a key feature examination on general medicine consisting of 30 items. Analyses were run according to a classical test theory approach as well as using item response theory. Classical test theory analyses are reported as item difficulty, discriminatory power, and Cronbach’s alpha while item response theory analyses are presented as item characteristics curves, item information curves and a test information function.Results According to classical test theory findings, the examination was labelled as easy. Analyses according to item response theory more specifically indicated that the examination was most suited to identify struggling students. Furthermore, the analysis allowed for adapting the examination to specific ability ranges by removing items, as well as comparing multiple samples with varying ability ranges.Conclusions Item response theory analyses revealed results not yielded by classical test theory. Thus, both approaches should be routinely combined to increase the information yield of examination data.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
可耐的乘风完成签到,获得积分10
1秒前
wangnn发布了新的文献求助20
1秒前
大橙子发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
余慵慵完成签到 ,获得积分10
3秒前
奋斗的小土豆完成签到,获得积分10
4秒前
ZJJ静完成签到,获得积分10
4秒前
邢大宝完成签到,获得积分10
5秒前
尔玉完成签到 ,获得积分10
7秒前
memo完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
一路芬芳完成签到,获得积分20
7秒前
9秒前
一一一应助songvv采纳,获得10
9秒前
9秒前
SciKid524完成签到 ,获得积分10
11秒前
科研通AI2S应助hhh采纳,获得10
11秒前
QWE完成签到,获得积分10
11秒前
赛赛完成签到 ,获得积分10
13秒前
tinydog完成签到,获得积分10
15秒前
长情琦完成签到,获得积分10
15秒前
Mercury完成签到 ,获得积分10
17秒前
zx完成签到 ,获得积分10
18秒前
Dearjw1655完成签到,获得积分10
19秒前
123完成签到 ,获得积分10
19秒前
圆圆完成签到 ,获得积分10
20秒前
24秒前
哭泣笑柳发布了新的文献求助10
25秒前
张宁波完成签到,获得积分10
25秒前
OeO完成签到 ,获得积分10
25秒前
macboy完成签到,获得积分10
27秒前
biubiu完成签到,获得积分10
28秒前
咸鱼之王完成签到,获得积分10
29秒前
比比谁的速度快给ljm的求助进行了留言
29秒前
Can完成签到,获得积分10
30秒前
hhh完成签到,获得积分10
30秒前
qqq发布了新的文献求助10
30秒前
E0702完成签到,获得积分10
30秒前
32秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022