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    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">TIGER &#8211; Tracking Individual Growth and Exam Results</Title>
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      <DatePublished>20260904</DatePublished>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingName>Jahrestagung der Gesellschaft f&#252;r Medizinische Ausbildung (GMA)</MeetingName>
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        <MeetingSession>V-06 KI &#8211; Assessment, Testing &#38; Feedback</MeetingSession>
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    <ArticleNo>V-0602</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Hintergrund&#47;Fragestellung: </Mark1>Die fr&#252;hzeitige Identifikation von Studierenden mit Risiko f&#252;r leistungsschwache Abschl&#252;sse ist zentral f&#252;r die fr&#252;hzeitige Studienberatung im Medizinstudium. Progress Tests sind Tests auf Absolvent&#42;innenniveau, die den langfristigen Wissenszuwachs abbilden. Gleichzeitig dienen sie auch als lokales Feedbackinstrument f&#252;r Studierende und Fakult&#228;ten <TextLink reference="1"></TextLink>.</Pgraph><Pgraph>Ziel der Studie ist die Entwicklung einer Pipeline, die es erm&#246;glicht, auf Grundlage von Progress-Test-Medizin-Daten bereits am Ende des ersten Studienabschnitts den zu erwartenden Erfolg in fakult&#228;tsinternen Pr&#252;fungen (z.B. &#196;quivalenzpr&#252;fungen) abzusch&#228;tzen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden: </Mark1>PTM-Daten der Semester 1-4 wurden mit fakult&#228;tsinternen Pr&#252;fungsnoten einer Fakult&#228;t zusammengef&#252;hrt und anonymisiert.</Pgraph><Pgraph>Zur Identifikation diagnostisch relevanter Items wurden zwei komplement&#228;re Kriterien eingesetzt:</Pgraph><Pgraph><UnorderedList><ListItem level="1">klassische Trennsch&#228;rfe (punktbiseriale Korrelation) der Items bezogen auf die Endnoten,</ListItem><ListItem level="1">paarweise AUC-Werte zur Bestimmung der trennsch&#228;rfsten Items zwischen Notenkategorien.</ListItem></UnorderedList></Pgraph><Pgraph>Aus den diagnostischen Itemsets wurden aggregierte Leistungsmerkmale, wie relative Korrektheits-, Fehler- und Nichtbeantwortungsraten berechnet.  Um individuelle Lernverl&#228;ufe abzubilden wurden longitudinale Slopes berechnet.</Pgraph><Pgraph>Diese Daten wurden als Features einem Classifier zur Vorhersage der Note &#252;bergeben. Anschlie&#223;end wurden die Charakteristika diagnostischer Fragen (&#8222;Markerfragen&#8220;) ermittelt.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse: </Mark1>Die Modellleistung verbesserte sich deutlich zwischen den Zeitpunkten: Im 3. Semester lag die Genauigkeit bei 0.656, im 4. Semester bei 0.793. Zu den st&#228;rksten Pr&#228;diktoren geh&#246;rten longitudinale Slopes, insbesondere Entwicklungen der relativen Korrektheitsrate und des Antwortverh&#228;ltnisses. Diese Merkmale steigerten die Modellg&#252;te gegen&#252;ber rein querschnittlichen Leistungsindikatoren. Diagnostische Items sind vor allem an ihrem Schwierigkeitsgrad und der thematischen Einordnung (Dom&#228;ne, Fach und Organsystem) zu erkennen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Diskussion: </Mark1>Die Ergebnisse zeigen, dass nicht nur momentane Leistung, sondern insbesondere individuelle Lernverl&#228;ufe prognostisch relevant sind. Zentrales Element ist dabei das Feature-Engineering: Die Kombination aus diagnostisch selektierten Items und aus deren zeitlicher Entwicklung abgeleiteten Leistungsmerkmalen erh&#246;ht die Vorhersagepr&#228;zision deutlich und erm&#246;glicht eine Risikoabsch&#228;tzungen bereits in dem ersten Studienabschnitt.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Take-Home-Messages: </Mark1></Pgraph><Pgraph><UnorderedList><ListItem level="1">Obgleich Progress Tests auf Absolvent&#42;innenniveau verankert sind, erm&#246;glichen sie einen vorsichtigen, aber belastbaren Ausblick auf das Abschneiden in fakult&#228;tsinternen Pr&#252;fungen in der ersten Studienh&#228;lfte. </ListItem><ListItem level="1">Das daraus abgeleitete Feedback erfolgt zu einem Zeitpunkt im Studium, der Studierenden noch eine wirksame Anpassung ihrer Lernstrategien erm&#246;glicht.</ListItem><ListItem level="1">Besonders die Wissenszunahme in diagnostisch relevanten Fragen (&#8222;Markerfragen&#8220;) erweist sich als zentraler Pr&#228;diktor f&#252;r sp&#228;tere Pr&#252;fungsergebnisse.</ListItem></UnorderedList></Pgraph></TextBlock>
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        <RefTitle>Progress testing internationally</RefTitle>
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        <RefJournal>Med Teach</RefJournal>
        <RefPage>451&#8209;455</RefPage>
        <RefTotal>Freeman A, Van Der Vleuten C, Nouns Z, Ricketts C. Progress testing internationally. Med Teach. 2010;32(6):451&#8209;455. DOI: 10.3109&#47;0142159X.2010.485231</RefTotal>
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