Browsing by Subject "Multiple-choice questions"

Now showing 1 - 4 of 4
  • Thumbnail Image
    Publication
    Open Access
    A ChatGPT Prompt for Writing Case-Based Multiple-ChoiceQuestions
    (Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2023) Selim Kiyak, Yavuz
    he significant challenge faced by medical schools is the effortful process of writing a highquantity of high-quality case-based multiple-choice questions (MCQs) to assess the higher-orderskills of medical students. The demand for a high volume of MCQs in education has led to thedevelopment of Automatic Item Generation (AIG), specifically template-based AIG, whichinvolves creating cognitive and item models by subject matter experts to generate hundreds ofMCQs at once using software. It demonstrated significant success in various languages and evenbeing incorporated into national medical licensure exams. However, this method still heavilydepends on the efforts of subject matter experts. This paper introduces a detailed ChatGPT promptfor quickly generating case-based MCQs and provides important research questions for futureexploration into ChatGPT's potential in generating items, signaling the beginning of the artificialintelligence era in medical education, encouraging health professions education researchers todelve deeper into its potential.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Open Access
    Comparison of Automatic Item Generation Methods in the Assessment of Clinical Reasoning Skills
    (Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2025) Emekli, Emre; Karahan, Betül Nalan; Departamentos
    The use of automatic item generation (AIG) methods offers potential for assessingclinical reasoning (CR) skills in medical education, a critical skill combining intuitive andanalytical thinking. In preclinical education, these skills are commonly evaluated through writtenexams and case-based multiple-choice questions (MCQs), which are widely used due to the highnumber of students, ease of standardization, and quick evaluation. This research generated CR-focused questions for medical exams using two primary AIG methods: template-based and non-template-based (using AI tools like ChatGPT for a flexible approach). A total of 18 questions wereproduced on ordering radiologic investigations for abdominal emergencies, alongside faculty-developed questions used in medical exams for comparison. Experienced radiologists evaluatedthe questions based on clarity, clinical relevance, and effectiveness in measuring CR skills. Resultsshowed that ChatGPT-generated questions measured CR skills with an 84.52% success rate,faculty-developed questions with 82.14%, and template-based questions with 78.57%, indicatingthat both AIG methods are effective in CR assessment, with ChatGPT performing slightly better.Both AIG methods received high ratings for clarity and clinical suitability, showing promise inproducing effective CR-assessing questions comparable to, and in some cases surpassing, faculty-developed questions. While template-based AIG is effective, it requires more time and effort,suggesting that both methods may offer time-saving potential in exam preparation for educators.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Open Access
    La exigencia cognitiva en los exámenes tipo test en contexto universitario y su relación con los enfoques de aprendizaje, la autorregulación, los métodos docentes y el rendimiento académico
    (MDPI, 2019-09-18) Gandía Herrero, María del Pilar; Romero Medina, Agustín; Psicología Básica y Metodología; Facultad de Psicología y Logopedia
    La calidad del rendimiento académico y los resultados de aprendizaje dependen de diversos factores, tanto de tipo psicológico como de tipo contextual. El contexto académico incluye las actividades formativas y el tipo de evaluación o examen, sobre el cual también influyen factores cognitivos y motivacionales, tales como los enfoques de aprendizaje y estudio y la autorregulación. En nuestro contexto universitario el tipo de examen predominante es el de preguntas de opción múltiple. La exigencia cognitiva de estas preguntas puede variar. Desde la típica taxonomía de Bloom se considera que de menor a mayor exigencia cognitiva tenemos preguntas sobre conocimiento factual, conceptual, de aplicación, etc. Normalmente el profesor no tiene en cuenta estas clasificaciones a la hora de elaborar este tipo de examen. Se propone aquí un modelo de adaptación de la clasificación de preguntas de opción múltiple según exigencia cognitiva (memorización asociativa, comprensión, aplicación), poniéndolo a prueba analizando un examen de una asignatura de Grado en Psicología y relacionando los resultados con medidas de enfoques de aprendizaje (cuestionarios ASSIST y R-SPQ-2F) y autorregulación en una muestra de 87 sujetos. Los resultados muestran rendimiento académico diferencial según tipos “cognitivos” de preguntas y diferencias en enfoques de aprendizaje y autorregulación. Se subraya la conveniencia de tener en cuenta estos factores de exigencia cognitiva a la hora de elaborar preguntas de opción múltiple.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Open Access
    Respuestas múltiples en la investigación educativa: codificación, tabulación y análisis
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2013-06-06) Serrano Angulo, José
    La codificación y tabulación de preguntas de respuestas múltiples es bien simple y conocida, pero no por ello está exenta de errores y laboriosas tareas de introducción de datos y análisis de los mismos. En este artículo se expone como facilitar la codificación y la tabulación de este tipo de variables, suponiendo un ahorro drástico del tiempo necesario para su tabulación y una reducción considerable de los errores de datos que se pueden producir al introducirlos en el ordenador. Asimismo, se obtiene una variable "viva" que se puede analizar y obtener información adicional.Además se indica como obtener mayor información del estudio conjunto de más de dos variables dicotómicas, a partir de la definición de una nueva variable conjunta en la matriz de datos.Todo ello se aplica a datos de una investigación sobre las transversales en educación primaria.