The Retrospective Pre–Post: A Practical Method to Evaluate Learning from an Educational Program
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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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».