학업적 뼈대: 중등교육부터 전문의까지 종단적 연속성(BMC Med, 2013)

학업적 뼈대: 중등교육부터 전문의까지 종단적 연속성(BMC Medicine, 2013)

The Academic Backbone: longitudinal continuities in educational achievement from secondary school and medical school to MRCP(UK) and the specialist register in UK medical students and doctors

IC McManus1,2*, Katherine Woolf1, Jane Dacre1, Elisabeth Paice3 and Chris Dewberry4

배경

Background

삶의 후반부의 교육적, 직업적 성취는 종종 삶의 초기에 교육적, 전문적 성취에 달려있다. 이 원칙은 오래 전에 교육의 맥락에서 인정되었는데, 인디애나 대학 교육대학 게시판에는 이렇게 써있다 "'미래 성취의 가장 좋은 예측자는 예측 당시 달성한 성취의 수준이다. 초등학교에서 좋은 독자는 중학교와 고등학교 내내 계속해서 좋은 독자가 된다. [다른 기술의 범위]에서도 마찬가지다."

Educational and professional achievements later in life often depend on educational and professional attainments earlier in life. This principle was recognized long ago in the context of education, with a 1924 article in the Bulletin of the School of Education of Indiana University saying: ‘the best predictor of future achievement is the level of achievement attained at the time of the prediction. The good reader in the elementary school continues to be a good reader throughout junior and high school; the same is true for [a range of other skills]’ [1].

그 원칙은 종종 '미래 행동의 가장 좋은 예측자는 과거의 행동이다'라고 언급된다. 이 구절의 초기 사용은 Berdie et al.에 의한 연구에 있었다. [2], 그는 이렇게 말했다: '미래 행동의 가장 좋은 예측자는 과거의 행동이다. 보통 고등학교에서 잘한 학생은 대학에서 잘 할 것이다. 고등학교와 대학 평균 사이의 상관관계는 약 0.50'이다.

The principle is now often stated as: ‘the best predictor of future behaviour is past behaviour’. An early use of the phrase was in the study by Berdie et al. [2], who said that: ‘the best predictor of future behavior is past behavior. Usually the pupil who has done well in high school will do well in college. Correlations between high school and college grade averages are about .50’.

의학 교육의 맥락에서 우리는 이 원리를 '학업적 뼈대'이라고 언급할 것이다. 의학과 의학 내에서 우리는 호흡기 질환에 대한 대학원생들의 이해는, 말하자면 임상 학생으로서 습득한 지식, 경험, 이해에 기초하고, 그 자체가 기초 의학에서 습득한 폐 생리학에 대한 이해에 기초하고 있다고 믿을 만한 충분한 이유가 있다고 믿는다. 이는 다시 고등학교 수준(A-level) 생물학 및 화학에서 습득한 보다 기본적인 생물학적 지식을 기반으로 하며, 이 지식은 또다시 중등교육 일반 자격증/보통 수준(GCSE/O-level)과, 그리고 더 나아가 산수나 읽고 쓰기 같은 등과 같은 그 이전 단계와 연관될 것이다.

In the context of medical education, we will refer to this principle as the ‘Academic Backbone’. Within medicine and medical science, we believe there is good reason to believe that the post-graduate understanding of, say, respiratory disease, is built upon knowledge, experience, and understanding acquired as a clinical student, which is itself built upon an understanding of pulmonary physiology acquired in the basic medical sciences, which in turn is built upon more basic biological knowledge acquired in Advanced level (A-level) Biology and Chemistry, which has its foundations in science learned at General Certificate of Secondary Education/ Ordinary level (GCSE/O-level) and earlier, with those concepts based on earlier educational achievements in the form of being able to read, write, do arithmetic, and so on.

우리의 아카데믹 백본의 은유적인 사용은 두 가지 기원을 가지고 있다. 

Our metaphorical use of Academic Backbone has two origins. 

첫째, 인간의 머리가 똑바로 서 있는 것은 단지 척추에 의해 제공되는 골격 지지대 때문만이 아니며, 그 주위에 위치한 근육과 힘줄의 동적 긴장 때문에 수직적이고 안정적으로 지상에 위치한다. 마찬가지로 따라서 고급 대학원 지식은 훈련 중에 이전에 습득한 임상 지식, 실습 기술 및 이론적 이해의 연동 세트에서 개발되고 유지된다. 즉 전문 분야 그 자체뿐만 아니라 의료 과학의 지적 토대를 함께 제공하는 다양한 인지적 분야와 기술로 인해서 유지될 수 있는 것이다.

Firstly, just as the human head stands erect, vertical and stably situated above the ground not merely because of the skeletal support provided by the vertebrae, but also because of the dynamic tensions of the muscles and tendons positioned around it, so advanced postgraduate knowledge is developed from and maintained by the interlocking sets of clinical knowledge, practical skills, and theoretical understanding acquired previously during training, not only in the specialist area itself but also in a range of cognate disciplines and skills that together provide the intellectual underpinnings of medical science.

둘째로, 우리가 '등뼈'라는 용어를 사용하는 것은 해부학적 은유일 뿐만 아니라, 구조 방정식 모델링에서 종종 발견되는 도표에서 영감을 얻었는데, 이 도표들은 나중에 우리가 사용하게 될 것이고, 여기서 왼쪽에서 오른쪽으로 일련의 측정들이 나란히 놓여지고, 각각의 측정들은 오른쪽에서 왼쪽으로 움직이게 되고, 다른 요인들이 위치한 주위로도 상상할 수 있는 것. 백본의 통계적 상관관계는 기술적으로 시간에 걸친 단순한 상관관계라고 불리는 것으로, 사실상 현재가 과거에 기초하고 있으며, 미래에 대한 기초를 제공한다고 한다.

Secondly, our use of the term ‘backbone’ is not only an anatomical metaphor, but also is inspired by the diagrams often found in structural equation modeling, which we will use later in these analyses, whereby a series of measures are laid side by side, from left to right, each causing the ones to its right, and being caused by the ones to its left, in what can also be envisaged as a backbone around which other factors are located. The statistical correlate of the backbone is what technically is called a simplex of correlations across time, in effect saying that the present is built upon the past, and provides the foundations for the future.

학문의 백본이 있다면, 학문의 성취가 의대생 선발의 주요 기반이 되어야 한다는 것이 이론적이고 실용적인 핵심이다.

If there is an Academic Backbone, then a key theoretical and practical corollary is that academic attainment should be a major basis for the selection of medical students.

문헌에 그러한 조치의 체계적인 예가 비교적 적음에도 불구하고, 학부 및 대학원 달성 조치의 내부와 사이의 상관관계는 계산하기에 비교적 간단하다.

Correlations within and between undergraduate and post-graduate attainment measures are relatively straightforward to calculate, even though there are relatively few systematic examples of such measures in the literature.

경험적으로, 자료의 수집과 상관관계의 계산은 어렵지 않지만, 그러한 상관관계는 종종 그들이 선택할 가치 있는 근거를 제공하지 못하는 것처럼 보일 정도로 실망스러울 정도로 작은 것처럼 보인다. 이는 명문 학술지에서도 발견되는 바와 같이 A-수준 등급과 같은 측정치가 대학 성취도를 예측하는 데 실제로 거의 가치가 없다는 진술을 하게 되었다[4]. 그러나 이것은 순진한 해석일 것이다. 정신측정학에서는 선발시험의 성과와 선발된 학생의 성과 사이의 낮은 상관관계의 문제가 잘 알려져 있다. 1943년 버트[5]에서는 'scholarship examination의 효율성을 선발 수단으로 판단하는 time-honoured 오류'를 지적했다. 이 오류에서 효율성은 선발된 그룹 내의 능력merit의 순서를 예측하는 수단으로 판단된다'

Empirically, the collection of the data and the calculation of the correlations is not difficult, but such correlations often seem to be disappointingly small, to the extent that they do not seem to provide a worthwhile basis for selection. This has resulted in statements, found even in prestigious journals, that measures such as A-level grades are actually of little value in predicting university attainment [4]. This would, however, be a naive interpretation. Within psychometrics, the problem of low correlation between performance on a selection test and outcome performance in those selected, is well known. Burt in 1943 [5] referred to the, ‘time-honoured fallacy of judging the efficiency of a scholarship examination as a means of selection by stating its efficiency as a means of predicting the order of merit within the selected group’ (p.2).

선발에 대한 연구에 있어서 가장 근본적인 문제는 시험에 기초해서 선발되지 못한 사람들은 필연적으로 그 시험의 낮은lower 수행자들이며, 우리는 선발 후 시험에서 그들이 어떻게 했을지 거의 측정할 수 없다는 것이다. A급 성적 등 선발 대책을 검증하기 위해서는 선발된 사람만이 아니라 전체 지원자 풀의 상관관계를 파악할 필요가 있다.

The most fundamental problem in studying selection is that those who fail to be selected on the basis of a test are by necessity lower performers on that test, and we can rarely, if ever, measure how they might have done in post-selection tests. In order to validate selection measures such as A-level grades, we need to know about the correlations in the entire pool of applicants, not just in those who have been selected.

이 범위 제한은 다음을 의미한다. 선발된 그룹(의과대학에 입학한 그룹)에서 선발 척도(예: A-수준)와 성과 척도(예: 의대 1학년)의 상관관계는 (만약 모든 의과 대학 지원자들에 대해 분석했을 때보다) 반드시 약할 것이다는 점이다. 

This restriction of range means that in the selected group (those who enter medical school) the correlation of the selection measure (for example, A-levels) with the outcome measure (for example, first year medical school examinations) will necessarily be weaker than would be the case if performance were to have been assessed across the whole range of medical school applicants.

이 상황을 평가할 수 있는 유일한 방법은, 입학자가 모든 수준의 성취도에 대한 모든 지원자의 풀에서 무작위적이고 대표적인 표본이 되는 것이다. 범위 제한 문제에 대한 통계적 해결책은 수 십 년 동안 연구되어 왔으며 [5] 현재 그 문제는 통계적으로 추적가능하기 때문에 전체 선택에 대한 유효성 계수를 계산할 수 있다(이하 'construct validity'이라 한다).

That situation could only be assessed empirically if entrants were to be a random, representative sample from the pool of all applicants, with A-level grades at all levels of achievement. Statistical solutions to the problem of range restriction have been explored for many decades [5] and the problem is now statistically tractable [6,7], so that validity coefficients for selection as a whole (so-called ‘construct validity’) can therefore be calculated.

여기서 우리는 학업적 뼈대가 의과대학 이전, 의과대학 중, 의과대학 후의 수행 척도 사이에 어느 정도로 유의한 상관관계를 보여주며, 실질적 의미가 있는지에 초점을 맞출 것이다.

Here, we will concentrate on the extent to which the Academic Backbone has empirical substance, manifesting as significant correlations between earlier and later measures of performance, before, within, and after medical school.

의술에 사용되는 선발척도는 크게 성취(또는 달성) 척도와 적성(또는 능력) 척도로 나눌 수 있다[3]. 

• 영국의 GCSE와 A-수준이 예가 될 수 있는 달성/성공 시험은 전형적으로 공식적인 중등교육 동안 습득한 지식과 기술을 평가하며, 높은 성과는 아마도 지적 능력뿐만 아니라 동기부여와 일반적인 학습 능력을 필요로 할 것이다[9]. 

• 이와는 대조적으로, 영국의 UKCAT(United Clinical Aptitude Test)와 바이오메디컬 입학 시험(BMAT)과 같은 적성/능력 시험은 '사고와 추론을 위한 지적 능력, 특히 논리적이고 분석적인 추론 능력'을 강조한다[10]. 그것들은 잠재력의 척도가 되고 형식적인 학교교육과는 무관하다고 느끼고 있으며, 여러 가지 면에서 기본적인 정신능력이나 지능의 척도와 겹치는 것으로 볼 수 있다. 

• 미국의 의대생을 선발하는 데 사용되는 의대 입학시험(MCAT)과 같은 시험[11]은 생물학, 화학, 물리학에서 나온 물질 범위에 대한 실질적인 학문적 이해를 측정하며, 따라서 적성보다는 주로 성취도 측정이 된다.

Selection measures used in medicine can be broadly divided into measures of attainment (or achievement) and measures of aptitude (or ability) [3]. 

• Attainment/ achievement tests, of which GCSEs and A-levels in the UK would be examples, typically assess the knowledge and skills that have been acquired during formal secondary education, and high achievement probably requires not only intellectual ability but also motivation and generic study skills [9]. 

• By contrast, aptitude/ability tests, such as the UK Clinical Aptitude Test (UKCAT) and BioMedical Admissions Test (BMAT) in the UK, emphasize ‘intellectual capabilities for thinking and reasoning, particularly logical and analytical reasoning abilities’ [10]. They are felt to be measures of potential and to be independent of formal schooling, and in many ways can be regarded as overlapping with measures of basic mental ability or intelligence. 

• Tests such as the Medical College Admission Test (MCAT), used to select medical students in the USA [11], measure substantive academic understanding of a range of material from biology, chemistry, and physics, and are therefore primarily measures of attainment rather than of aptitude.

적성에 근거한 선택과 성취 대책의 주요한 차이점은 적성시험은 일반적인 사고와 추론 기술이 의과대학 수행의 주요한 예측인자라고 보는 반면, 성취시험은 생물학이나 화학의 사실, 이론, 아이디어와 같은 실질적인 지식이 중요하다고 가정한다는 것이다. 그 자체가 일반적인 기술 이외에 의과대학의 성과의 예측자이며, 과거에 치러진 성취 시험에서 이룬 우수한 성과는 동기, 지적 능력 및 인성의 일부 조합을 나타내는 간접적인 지표라고 할 수 있다[12].

The major difference between selection based on aptitude and on attainment measures is that the use of aptitude tests assumes that generic thinking and reasoning skills are the major predictors of medical school performance, whereas the use of attainment tests assumes that substantive knowledge, such as of the facts, theories and ideas of biology or chemistry, are themselves predictors of medical school performance in addition to general skills, and that previous good performance on attainment tests is an indirect indicator of some combination of motivation, intellectual ability, and personality [12].

결과의 예측자로서의 성별과 민족

Sex and ethnicity as predictors of outcome

의학 교육에 대한 지속적인 관심의 두 가지 인구학적 요인은 성별과 민족성이다. 백인 이외의 영국 의대생들은 MRCP(영국)를 포함하여 의대 시험[14,15]과 대학원 시험[15]에서 성적이 떨어진다. 또한 남성과 여성은 MRCP(영국)에서 다르게 수행하며, 남성과 여성은 똑같이 제1부에 합격할 가능성이 높지만, 여성은 제2부와 임상시험 스킬(PACES)의 실기 평가에 합격할 가능성이 더 높다 [16]. 또한 남성은 Fitness to Practise에 대한 우려처럼 GMC에 의해 조사되고 제재를 받을 가능성이 훨씬 더 높다[17,18]. 대학원 시험에서 다른 성과를 해석하는 것은 의사들이 MRCP(영국)와 같은 시험을 볼지 말지를 선택하고, 시험을 볼지를 선택하는 사람들이 의대를 졸업하는 사람들의 무작위 하위집합은 아닐 수도 있다는 사실 때문에 복잡하다.

Two demographic factors of continuing interest in medical education are sex and ethnicity. Non-white UK medical students perform less well both in medical school examinations [14,15] and in post-graduate examinations [15], including the MRCP(UK) [16]. Men and women also perform differently on the MRCP(UK), men and women being equally likely to pass Part 1, but women being more likely to pass Part 2 and the Practical Assessment of Clinical Examination Skills (PACES) [16]. Men are also far more likely to be investigated and sanctioned by the GMC for Fitness to Practise concerns [17,18]. Interpreting differential performance in postgraduate examinations is complicated by the fact that doctors choose whether or not to take examinations such as MRCP(UK), and those choosing to take an examination may not be a random subset of those graduating from medical school.

데이터 세트

Overview of the datasets

통계적 문제

Statistical issues

오른쪽 치우침

Right-censoring of measures

영국의 의료 교육자들에게 점점 더 큰 문제는 GCSE와 A레벨 시험에서 모두 등급 인플레이션이 발생했다는 것이다. 이 시험은 영국 의대에 지원하는 대다수의 응시자에게 발생한다. 대부분의 지원자들은 2010년까지 A = 10, B = 8, C = 6, D = 4, E = 2로 점수가 매겨진 3개의 A-수준 점수에 대해 최대 점수는 30점이며, 매년 증가하는 학생 비율은 AAA 점수와 함께 '상한에' 있다[19]. 통계적 'right-censored'에서 상위권에는 더 높은 등급이 존재하지 않는다. 즉, 많은 응시자들이 더 어렵고, 더 늘며, 더 연장된 평가로 차별화되더라도 여전히 최상위 등급에 속하게 된다. 따라서 A-수준 및 GCSE 등급은 왼쪽으로 치우쳐져 있고 첨도가 되어 표준 편차(SD)와 겉보기 평균을 감소시키며, 또한 다른 변수와의 상관관계의 크기를 인위적으로 감소시킨다.

A growing problem for medical educators in the UK is that there has been grade inflation in both GCSE and Alevel examinations, which are taken by the majority of candidates applying to UK medical school. Most applicants take three or more A-levels, which until 2010 were scored as A = 10, B = 8, C = 6, D = 4, E = 2, other = 0. For the best three A-level grades attained, the maximum score is 30, and a growing proportion of students each year are ‘at ceiling’ with AAA grades [19]. In statistical ‘right-censored’, terms, A-level grades are with the absence of higher grades meaning that many candidates are forced into the top category, even though they would be differentiated with a harder, more stretching and extending assessment. A-level and GCSE grades are therefore skewed to the left and are kurtotic, reducing the standard deviation (SD) and the apparent mean, and also artifactually reducing the size of the correlation with other variables.

척도 그룹핑

Grouping of measures

The Markov Chain Monte Carlo method for calculating correlations

Methods

Results

The UCLMS Cohort Study

The 1990 Cohort Study

The 1985 Cohort Study

The 1980 Cohort Study

The Westminster Cohort Study

고찰

Discussion

모든 코호트에서, 거의 모든 성취 단계에서, 초기 단계에서 성취하기 위한 인과관계가 있다는 것은 분명하다. 이와 유사한 결과는 레지던트 결과의 예측 변수로서 미국 의과대학의 성취도를 최근 메타분석한 결과에서 발견되었다. 전체 연구, 레지던트에서의 성과(NBME(National Board of Medical Examiners, NBME) 3, 교육 과정 및 면허 시험) 상관 관계는 의과대학(NBME 2 및 미국 의료면허시험 2(USMLE2)에서 임상실적을 측정)과 0.596(가중평균)의 관계를 가지며, BMS 성과 측정값(NBME 1 및 USMLE 1)과는 0.515(가중 상관 관계)의 상관관계를 가져서[43], 의과대학부터 레지던트까지 학술 백본의 성격을 확인해준다.

In all the cohorts, it is clear that at almost every stage of attainment, there are causal links back to attainment at earlier stages. A similar result to this was found in a recent meta-analysis of US medical school attainment as a predictor of residency outcome. Averaging across studies, performance at residency (National Board of Medical Examiners (NBME) 3, in-training examinations and Licensing examinations) correlated at 0.596 (weighted mean) with measures of clinical performance in medical school (NBME 2 and United States Medical Licensing Examination 2 (USMLE2)), and 0.515 (weighted correlation) with measures of BMS performance (NBME 1 and USMLE 1) [43], confirming the nature of the Academic Backbone from medical school through to residency.

의학교육의 후단계에서 초기 단계와의 수행의 상관관계는 의과대학 자체에서만 일어나는 것이 아니라, 의과대학(그 이상)에서의 후발 성취의 증거와 함께 A-수준 결과뿐만 아니라 GCSE/O-수준과도 상관관계가 있어서 일찍 시작된다. USMLE 1, 2, 3 검사가 의대 입학 전에 실시된 의대 입학 시험(MCAT)의 성과에 의해 예측되는 미국에서도 비슷한 결과가 발견되었다(각각 메타 분석 상관 관계: 0.60, 0.38, 0.43).

The correlation of performance at later stages in medical training with earlier stages does not just take place in medical school itself, but begins earlier than that, with evidence of later achievement in medical school (and beyond) correlating not only with A-level results, but also with GCSE/O-levels. Equivalent results have been found in the USA, where USMLE 1, 2, and 3 examinations are predicted by performance on the Medical College Admission Test (MCAT), which is taken prior to entry into medical school (meta-analytic correlations: 0.60, 0.38, and 0.43, respectively) [44].

이 연구에서 특히 관심 있는 것은 A-수준과의 상관 관계들이다. right-censoring을 위해 교정된 것조차도 입학자 안에 있고 일반적으로 신청자 안에 있지 않다는 것을 고려한다면, A레벨은 평균 0.24로 MRCP(영국) 결과를 예측하고, 평균 상관관계는 0.21로 약간 낮은 MRCP(영국) 결과를 예측하고, Specialist Register에 있는 것을 예측한다.그것은 평균 0.15의 상관관계를 가진다. 다른 곳에서, 우리는 이 다섯 가지 연구에서 교육적 성취도 측정에 대한 건설 타당성을 추정했고, 첫 번째 BMS 연도[8]의 성과에 대한 훨씬 더 큰 UKCAT-12 연구를 통해 건설 타당성이 단순한 상관 관계보다 상당히 높았고, BMS 첫 해 성과에서 최대 65%의 차이를 설명하였다[8].

Of particular interest in the present study are correlations with A-levels. Remembering that correlations, even those corrected for right-censoring, are within entrants and not within applicants in general, it is clear that Alevels 

• predict medical school performance with an average correlation of 0.24, 

• predict MRCP(UK) results with a slightly lower average correlation of 0.21, and 

• predict being on the Specialist Register with an average correlation of 0.15. 

Elsewhere, we estimated construct validities for the measures of educational attainment in these five studies and the much larger UKCAT-12 study of performance in the first BMS year [8], and found that construct validities were substantially higher than simple correlations, explaining up to 65% of the variance in BMS first year performance [8].

더 나은 해석은 사람들이 평가 1에서 특정한 수준에서 수행을 할 수 있게 하는 것이 지식의 구조라는 것이며, 초기의 지식 구조는 2단계에서 보다 정교한 지식 구조가 구축되는 플랫폼이며, 그 자체가 평가 2단계에서 성취할 수 있는 기반을 제공한다는 것이다. 

A better interpretation is that it is the structure of knowledge that enables people to perform at a particular level in assessment 1, and that earlier structure of knowledge is the platform on which a more sophisticated structure of knowledge is built at stage 2, and itself provides a platform for achieving in assessment 2. 

또한 백본이 단지 학습된 정보의 고립된 덩어리('사실체'라고 불리는 것)에 관한 것이라고 해석되어서는 안 된다. 하지만 대신에 그것은 정보의 시스템, 지식의 범주, 은유, 패턴과 관계, 획득된 상호연결된 이미지와 생각들, 이 모든 것이 밑거름이 되게 한다. 그리고 새로운 정보를 기존 아이디어와 통합하고, 메모리에 위치시켜서 그것이 쉽게 접근하고 올바른 환경에서 촉발될 수 있도록 한다. 최종 결과는 일반적으로 '인지적 자본'이라고 부를 수 있는 것의 축적이거나, 보다 구체적으로는 현 상황에서 '의학적 자본'으로 묘사될 수 있는 것, 즉 성공적인 의료행위를 구성하는 지식, 이론, 경험, 이해 및 기술의 집합이다.

Neither should it be construed that the backbone is about isolated nuggets of information (‘factoids’ as they have been called) that are merely learned, but instead it is systems of information, categories of knowledge, metaphors, patterns and relationships, interconnected images and ideas that are acquired, all of which make it possible to understand new information, integrate it with existing ideas, and position it in memory in a way that it can then be accessed easily and triggered in the right circumstances. The end result is the accumulation of what in general can be referred to as ‘cognitive capital’, or more specifically in the present context can be described as ‘medical capital’; that set of knowledge, theories, experience, understanding and skills that comprise successful medical practice.

실제로 그러한 측정된 변수 중 많은 수가 다른 기초변수의 지표로, 잠재적 변수의 지표로, 그림 6은 개연성 있는 상호관계에 대한 보다 포괄적인 모델을 보여준다. 직사각형 상자는 그림 1, 2, 3, 4, 5와 동일한 측정 변수를 나타내며, 타원은 여기서 측정되지 않았지만 원칙적으로 측정할 수 있는 변수를 보여준다. 주요 백본은 이제 초등학교를 시작으로 하는 교육자본으로, 읽기, 쓰기, 산술, 기타 기초기술 등을 배우는 동안 일반적인 인지자본(표시되지 않음)을 습득한다. 

In reality, many of those measured variables are indicators of other, underlying, latent variables, and Figure 6 shows a more comprehensive model of the probable inter-relations. The rectangular boxes show the same measured variables as in Figures 1, 2, 3, 4, and 5, while the ellipses show variables that have not been measured here, but in principle could be measured. The main backbone is now of educational capital, starting at primary school, where generic cognitive capital (not shown) is acquired during the learning of reading, writing, arithmetic, and other basic skills. 

중등교육에 의해, 역사, 지리, 언어, 과학, 예술과 같은 과목에서, 특히 특정 교육에 의해 도움을 받고, 모든 과목들은 GCSE에 의해 평가된다. [일반 지식 자본]은 그 후 A레벨로 평가되는 화학과 생물학 같은 과목들을 통해 보다 구체적인 [과학 자본]의 밑거름이 된다. . 의과대학에서 [BMS 자본]는 다시 교육의 도움으로 취득되고, A급에서 연구된 과학 자본의 기초 위에 세워진다. 

By secondary education, a wide range of ‘general knowledge capital’ is acquired, helped particularly by specific teaching, in subjects such as history, geography, languages, sciences, and art, all of which are then assessed by GCSEs. The general knowledge capital is then the underpinning for more specific ‘science capital’, through subjects such as chemistry and biology, which are assessed by A-levels. At medical school, ‘BMS capital’ is acquired, again with the help of teaching, and built on the foundations of the science capital studied at A-level. 

의과대학의 임상학기에 [의학적 자본]이 획득되기 시작하고, 다시 한번 교육에 의해 도움을 받지만, 또한 임상 검사의 형태로 평가되어 환자와 환자 치료의 경험으로부터 도움을 받기 시작한다. 의학자본은 대학원 연수 중에도 계속 취득하고 있지만, 지금은 아직 가르침은 있지만, 의학적 자본의 취득을 돕는 광범위한 임상실무도 있어, 의학적 자본은 이후의 임상행위의 질을 향상시킨다. 의학적 자본은 의료 훈련 기간 동안만 성장할 뿐만 아니라 자연적인 붕괴와 망각을 통해, 또는 시대에 뒤떨어진 지식을 통해 감소할 수 있으므로 자본 성장의 궤적이 항상 순탄하지는 않다[45].

In the clinical years of medical school, ‘medical capital’ proper begins to be acquired, aided once again by teaching, but also assisted by experience of patients and patient care, with assessment in the form of clinical examinations. Medical capital continues to be acquired during post-graduate training, but now, although there is still teaching, there is also extensive clinical practice, which aids the acquisition of medical capital while the medical capital improves the quality of subsequent clinical practice. Medical capital not only grows during medical training but can also diminish, through spontaneous decay and forgetting, or through earlier knowledge becoming out of date, so that the trajectory of capital growth is not always smooth [45].

순수 지적 적성 시험(왼쪽 상단에 표시)은 주로 지능의 지표로, 그림 6의 하단에 나타난 바와 같이, 그러한 지능은 적성 시험(그리고 아마도 일반 지식 자본)에 의해 평가된다. 적성 테스트는 또한 과학 지식을 평가할 수 있는데, 이 경우 과학 자본의 영향도 받는다(그림 6에 나와 있지 않은 링크). 그림 6의 경로 모델은 상단 행(직사각형 상자)에 있는 모든 측정 사이에 긍정적인 상관관계가 있을 것으로 예측한다.

Pure intellectual aptitude tests (shown at the top left) are indicators primarily of intelligence, as shown at the bottom of Figure 6, with intelligence as such being assessed by aptitude tests (and perhaps also general knowledge capital). Aptitude tests can also assess science knowledge, in which case they are also influenced by science capital (link not shown in Figure 6). The path model of Figure 6 predicts that there will be positive correlations between all of the measures in the top row (in rectangular boxes).

중요한 것은 단지 직전 단계의 성취가 중요한 것이 아니라, 경로 도표에서 알 수 있듯이, 많은 초기 단계에서도 성취가 중요하다는 것이다. 시험을 통과했더라도, 그 전에 있었던 학습이 지워지는 것은 아니며 다음 단계가 고립되어 다뤄지는 것도 아니다. 이전의 검사에서 수행에 기여한 학문의 각인이 남아 있으며, 이것은 몇 년이 지난 후에도 종종 유용할 수도 있는 의학적 자본의 형태로 계속적으로 이어지는 것에 대한 빌딩블록과 비계를 제공한다. 그것은 아마도 중요한 시험에 합격하는 것만이 아니라 얼마나 잘 통과되는지에 대한 이유일 것이다. 국경선에 있는 사람들은 이후 더 높은 수준에서 시험에 합격한 사람들보다 더 큰 어려움을 겪는다[26].

Of importance is that it is not merely achievement at an immediately previous stage that matters, but, as the path diagrams show, achievement also at many earlier stages. Once an examination is passed, then the learning that preceded that examination is not erased and the next stage is not coped with in isolation. An imprint remains of the learning that contributed to the performance in that earlier examination, and this continues to provide building blocks and scaffolding for what is to follow, in the form of medical capital, which often may be of utility many years later. That is presumably the reason why it is not merely passing an examination which matters, but how well it is passed, with those on the borderline subsequently having greater difficulties than those who passed an examination at a higher level [26].

영국 의대생 선발에서 A-수준의 역할은 오랫동안 논의되어 왔으며, A-수준에서의 높은 성취는 후속 의학 달성을 위한 예측적 가치가 거의 없거나 전혀 없다는 많은 주장이 있다. 백본 연구는 그것이 사실이 아님을 분명히 보여준다. A-수준은, 등급 인플레이션과 천장 효과로 인해 점점 더 좁혀지는 점수 범위에도 불구하고, 의과대학 전체에서, 그리고 종종 대학 졸업 후 시험에 대한 현저한 성과를 계속해서 예측하고 있다. 따라서 A레벨에서 높은 성취도가 결과와 거의 차이가 없는 단순한 '임계값'은 없다. 오히려, 표본 크기가 훨씬 더 큰 다른 연구자들에 의한 또 다른 교육적 맥락에서 도달한 결론은 항상 더 낫다[46].

The role of A-levels in UK medical student selection has long been debated, with there being many claims that high achievement at A-level has little or no predictive value for subsequent medical attainment. The backbone studies clearly show that is not the case. A-levels, despite an ever-narrowing range of marks due to grade inflation and ceiling effects, continue to predict performance significantly throughout medical school, and often onto post-graduate examinations. There is therefore no simple ‘threshold’ above which higher attainment at Alevel makes little difference to outcome. Rather, higher is always better, a conclusion reached in another educational context by other researchers, with much larger sample sizes [46].

코호트 연구 중 4개(UCLMS, 1990, 1985, 1980년)는 GCSE 및/또는 O-수준 등급을 포함했으며, 각 사례에서 일반적으로 15세에서 16세의 나이에 실시된 이러한 검사들은 A 수준의 달성을 예측하고 예측하기 때문에 선택 시 유용할 수 있다. 또한 이 뿐만 아니라 4개의 모든 연구에서 BMS(특히 임상 단계)와 심지어 1990년 코호트 연구에서도 MRCP(영국)의 서면written 및 임상 검사의 성과를 예측하기 때문이다.

Four of the cohort studies (UCLMS, 1990, 1985, and 1980) included GCSE and/or O-level grades, and in each case it is apparent that these examinations, typically taken at the age of 15 to 16 years, may be useful in selection not only because they anticipate and predict Alevel attainment, but because in all the four studies they are predictive of medical school performance, both in BMS (but particularly at the clinical stages), and even, in the 1990 Cohort Study, performance in both the written and clinical examinations in MRCP(UK).

학생 선발에서 논란이 되는 주제는 UKCAT, BMAT 및 대학원 입학시험(GAMSAT)과 같은 적성검사의 역할이다[3].

A controversial topic in student selection is the role of aptitude tests such as UKCAT, BMAT, and Graduate Medical School Admissions Test (GAMSAT) [3].

학술 백본의 대책은 대부분 교육 및 전문적 성취도의 척도로서, 따라서 시험이다. 선발과 전문직업적 발달을 위해 시험을 사용하는 것에 대한 일반적인 비판은 시험을 잘 보는 능력이 이후에 시험을 잘 보는 능력만을 예측한다는 것이다. 그러나 그 주장은 의대와 전문 검사의 내용을 무시한다.

Most of the measures in the Academic Backbone are measures of educational and professional attainment, and thus are examinations. A common criticism of the use of examinations in selection and for professional progression is that being good at examinations only predicts the ability to be good at further examinations. However, that argument ignores the content of medical school and professional examinations.

검사의 세심한 청사진과 그 분명한 안면타당도를 고려할 때(그리고 MRCP(영국) 질문의 예는 이전 연구[47] 참조), 우리는 여기에서 논한 것과 같은 시험의 합격은 좋은 의사가 되기 위해 중요하며, 그러한 임상 지식을 얻는 데 어려움을 겪는 사람들은 아마도 덜 좋은 의사가 될 것이라고 제안한다.s. 지식은 일반적으로 무지보다 선호되고, 임상 지식은 임상 행동을 뒷받침한다.

Given the careful blueprinting of examinations and their obvious face validity (and for examples of MRCP(UK) questions see a previous study [47]), we suggest that passing examinations such as those discussed here is important for being a good doctor, and those who have difficulty in attaining such clinical knowledge will probably be less good doctors. Knowledge is generally preferable to ignorance, and clinical knowledge underpins clinical practice.

성적의 성 차이는 모든 연구에서 발견되었는데, 남성들은 GCSE/O 레벨에서 낮은 성능을 보이고, A 레벨에서 다소 높은 성능을 보인 다음, 의과대학 시험에서 한 번 더 낮은 성능을 보이는 경향이 있었다. 비록 결과가 코호트 전체에 걸쳐 완전히 일치하지는 않지만, 남성의 저성능은 매우 큰 UKCAT-12 연구에서도 나타났다[48].

Sex differences in performance were found in all of the studies, with males tending to underperform at GCSEs/O-levels, to overperform somewhat at A-levels, and then to underperform once more in medical school examinations. Although the results are not entirely consistent across the cohorts, the male underperformance was also shown in the very large UKCAT-12 study [48].

아마도 가장 놀라운 것은 거의 모든 연구에서, 이전의 학부 및 대학원 성적과는 상관없이, 남성들이 스페셜리스트 레지스터에 더 많이 등록될 가능성이 높다는 것이다. 전문의가 좀 더 학문적인 경향이 있지만, 이것은 남성 우위에 대해 설명할 것 같지 않다. 그 대신에 동기부여나 직업적 성공을 위한 추진력 중 하나와 다른 요소들을 고려할 필요가 있으며, 또는 사회학적, 가족적, 개인적 이유의 다양한 조합을 고려해야 한다. 이는 평균적으로 여성 의사들이 더 엄격하고 덜 유연한 병원 practice의 테두리에 들어가지 않을 수 있으며, 대신 general practice에 들어갈 수 있다[49].

Perhaps most striking is that in almost all of the studies, men were more likely to be on the Specialist Register, irrespective of earlier undergraduate and postgraduate performance. Although specialist practice does tend to be more academic, this is unlikely to explain the male predominance, and instead it is probably necessary to consider either factors differentially related to motivation or a drive for career success, or a host of sociological, familial, and personal reasons that mean female doctors may not enter the stricter, less flexible confines of hospital practice, and instead would enter general practice [49].

결론

Conclusions

학술 백본은 지식의 보다 정교한 기초 구조인 '인식 자본'과 '의학적 자본'의 개발이라는 관점에서 개념화할 수 있으며, 후자는 교육 중, 그리고 환자와의 임상 경험을 통해 습득될 수 있다. 아카데믹 백본은 학생 선발에서 A레벨과 같은 교육적 성취도의 척도를 사용할 수 있도록 강력한 지원을 제공한다.

The Academic Backbone can be conceptualized in terms of the development of the development of ever more sophisticated underlying structures of knowledge, ‘cognitive capital,’ and ‘medical capital’, with the latter being acquired during education, and through clinical experience with patients. The Academic Backbone provides strong support for using measures of educational attainment, such as A-levels, in student selection.

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BMC Med. 2013 Nov 14;11:242. doi: 10.1186/1741-7015-11-242.

The Academic Backbone: longitudinal continuities in educational achievement from secondaryschool and medical school to MRCP(UK) and the specialist register in UK medical students and doctors.

McManus IC1, Woolf K, Dacre J, Paice E, Dewberry C.

Author information

1

UCL Medical School, University College London, Gower Street, London WC1E 6BT, UK. i.mcmanus@ucl.ac.uk.

Abstract

BACKGROUND:

Selection of medical students in the UK is still largely based on prior academic achievement, although doubts have been expressed as to whether performance in earlier life is predictive of outcomes later in medical school or post-graduate education. This study analyses data from five longitudinal studies of UK medical students and doctors from the early 1970s until the early 2000s. Two of the studies used the AH5, a group test of general intelligence (that is, intellectual aptitude). Sex and ethnic differences were also analyzed in light of the changing demographics of medical students over the past decades.

METHODS:

Data from five cohort studies were available: the Westminster Study (began clinical studies from 1975 to 1982), the 1980, 1985, and 1990 cohort studies (entered medical school in 1981, 1986, and 1991), and the University College London Medical School (UCLMS) Cohort Study (entered clinical studies in 2005 and 2006). Different studies had different outcome measures, but most had performance on basic medical sciences and clinical examinations at medical school, performance in Membership of the Royal Colleges of Physicians (MRCP(UK)) examinations, and being on the General Medical Council Specialist Register.

RESULTS:

Correlation matrices and path analyses are presented. There were robust correlations across different years at medical school, and medical school performance also predicted MRCP(UK) performance and being on the GMC Specialist Register. A-levels correlated somewhat less with undergraduate and post-graduate performance, but there was restriction of range in entrants. General Certificate of Secondary Education (GCSE)/O-level results also predicted undergraduate and post-graduate outcomes, but less so than did A-level results, but there may be incremental validity for clinical and post-graduate performance. The AH5 had some significant correlations with outcome, but they were inconsistent. Sex and ethnicity also had predictive effects on measures of educational attainment, undergraduate, and post-graduate performance. Women performed better in assessments but were less likely to be on the Specialist Register. Non-white participants generally underperformed in undergraduate and post-graduate assessments, but were equally likely to be on the Specialist Register. There was a suggestion of smaller ethnicity effects in earlier studies.

CONCLUSIONS:

The existence of the Academic Backbone concept is strongly supported, with attainment at secondary school predicting performance in undergraduate and post-graduate medical assessments, and the effects spanning many years. The Academic Backbone is conceptualized in terms of the development of more sophisticated underlying structures of knowledge ('cognitive capital' and 'medicalcapital'). The Academic Backbone provides strong support for using measures of educational attainment, particularly A-levels, in student selection.

Comment in

• Selecting the right medical student. [BMC Med. 2013]

PMID:

 

24229333

 

PMCID:

 

PMC3827330

 

DOI:

 

10.1186/1741-7015-11-242