The Retrospective Pre–Post: A Practical Method to Evaluate Learning from an Educational Program
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Program evaluation remains a critical but underutilized step in medical education. This study compared traditional and retrospective pre-post self-assessment methods to objective learning measures to assess which correlated better to actual learning. METHODS: Forty-seven medical students participated in a 4-hour pediatric resuscitation course. They completed pre and post self-assessments on pediatric resuscitation and two distracter topics. Postcourse, students also retrospectively rated their understanding as it was precourse (the "retrospective pre" instrument). Changes in traditional and retrospective pre- to postcourse self-assessment measures were compared to an objectives-based multiple-choice exam. RESULTS: The traditional pre to post self-assessment means showed an increase from 1.9 of 5 to 3.7 of 5 (p < 0.001); the retrospective pre to post scores also increased from 1.9 of 5 to 3.7 of 5 (p < 0.001). Although the group means were the same, individual participants demonstrated a response shift by either increasing or decreasing their traditional pre to retrospective pre scores. Scores on the 22-item objective multiple choice test also increased, from a median score of 13.0 to 18.0 (p < 0.001). There was no correlation between the change in self-assessments and objective measures as demonstrated by a Spearman correlation of -0.02 and -0.13 for the traditional and retrospective pre-post methods, respectively. Students reported fewer changes on the two distracters using the retrospective pre-post versus the traditional method (11 vs. 29). CONCLUSIONS: Students were able to accurately identify, but not quantify, learning using either traditional or retrospective pre-post "self-assessment" measures. Retrospective pre-post self-assessment was more accurate in excluding perceived change in understanding of subject matter that was not taught.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle