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预测分析在卫生职业教育中识别风险学生的应用

导言:当一个学习者没有达到一个里程碑时,教育工作者往往想知道是否有任何警告信号可以让他们更快地干预。机器学习被用来预测哪些学生有可能在国家认证考试中失败。预测在考试之前就做好了,这样教育工作者就可以在学生参加考试之前进行有意义的干预。方法:在一个医师助理研究硕士项目中,使用已经收集到的来自四个队列的一年级学生评估数据,作者实现了k-最近邻算法(AMMKNN)的“自适应最小匹配”版本,利用邻居数量的变化来预测每个学生未来在医师助理国家认证考试(PANCE)中的考试成绩。在对新生进行预测之前,采用漏一交叉验证(LOOCV)来评估该模型的实际能力。结果:最佳预测模型的准确率为93%,敏感性为69%,特异性为94%。它为每个学生生成一个预测的PANCE分数,在他们计划参加考试的前一年。学生可以被分为需要额外支持、可选择的额外支持或不需要额外支持的组。然后,教育工作者有一年的时间为每种类型的学生提供适当的定制支持。结论:预测分析可以帮助卫生专业教育者在学生中分配稀缺的时间和资源。跨专业的教育工作者可以使用包含的方法和代码为学生生成预测的测试结果。作者建议教育工作者使用这种或类似的预测方法,采取负责任和透明的行动。

原文题目:The application of predictive analytics to identify at-risk students in health professions education

原文:Introduction: When a learner fails to reach a milestone, educators often wonder if there had been any warning signs that could have allowed them to intervene sooner. Machine learning is used to predict which students are at risk of failing a national certifying exam. Predictions are made well in advance of the exam, such that educators can meaningfully intervene before students take the exam. Methods: Using already-collected, first-year student assessment data from four cohorts in a Master of Physician Assistant Studies program, the authors implement an “adaptive minimum match” version of the k-nearest neighbors algorithm (AMMKNN), using changing numbers of neighbors to predict each student’s future exam scores on the Physician Assistant National Certifying Examination (PANCE). Leave-one-out cross validation (LOOCV) was used to evaluate the practical capabilities of this model, before making predictions for new students. Results: The best predictive model has an accuracy of 93%, sensitivity of 69%, and specificity of 94%. It generates a predicted PANCE score for each student, one year before they are scheduled to take the exam. Students can then be prospectively categorized into groups that need extra support, optional extra support, or no extra support. The educator then has one year to provide the appropriate customized support to each type of student. Conclusions: Predictive analytics can help health professions educators allocate scarce time and resources across their students. Interprofessional educators can use the included methods and code to generate predicted test outcomes for students. The authors recommend that educators using this or similar predictive methods act responsibly and transparently.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2108.07709

原文作者:Anshul Kumar, Roger Edwards, Lisa Walker

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