Workplace‐based assessment for general practitioners: using stakeholder perception to aid blueprinting of an assessment battery
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The implementation of an assessment system may be facilitated by stakeholder agreement that appropriate qualities are being tested. This study investigated the extent to which stakeholders perceived 8 assessment formats (multiple-choice questions, objective structured clinical examination, video, significant event analysis, criterion audit, multi-source feedback, case analysis and patient satisfaction questionnaire) as able to assess varying qualities of doctors training in UK general practice. METHODS: Educationalists, general practice trainers and registrars completed a blueprinting style of exercise to rate the extent to which each evaluation format was perceived to assess each of 8 competencies derived primarily from the General Medical Council document 'Good Medical Practice'. RESULTS: There were high levels of agreement among stakeholders regarding the perceived qualities tested by the proposed formats (G = 0.82-0.93). Differences were found in participants' perceptions of how well qualities were able to be assessed and in the ability of the respective formats to test each quality. Multi-source feedback (MSF) was expected to assess a wide range of qualities, whereas Probity, Health and Ability to work with colleagues were limited in terms of how well they could be tested by the proposed formats. DISCUSSION: Awareness of the perceptions of stakeholders should facilitate the development and implementation of workplace-based assessment (WPBA) systems. These data shed light on the acceptability of various formats in a way that will inform further investigation of WPBA formats' validity and feasibility, while also providing evidence on which to base educational efforts regarding the value of each format.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,106 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».