A reflective analysis of medical education research on self‐regulation in learning and practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the health professions we expect practitioners and trainees to engage in self-regulation of their learning and practice. For example, doctors are responsible for diagnosing their own learning needs and pursuing professional development opportunities; medical residents are expected to identify what they do not know when caring for patients and to seek help from supervisors when they need it, and medical school curricula are increasingly called upon to support self-regulation as a central learning outcome. Given the importance of self-regulation in both health professions education and ongoing professional practice, our aim was to generate a snapshot of the state of the science in medical education research in this area. METHODS: To achieve this goal, we gathered literature focused on self-regulation or self-directed learning undertaken from multiple perspectives. Then, with support from a multi-component theoretical framework, we created an overarching map of the themes addressed thus far and emerging findings. We built from that integrative overview to consider contributions, connections and gaps in research on self-regulation to date. RESULTS AND CONCLUSIONS: Based on this reflective analysis, we conclude that the medical education community's understanding about self-regulation will continue to advance as we: (i) consider how learning is undertaken within the complex social contexts of clinical training and practice; (ii) think of self-regulation within an integrative perspective that allows us to combine disparate strands of research and to consider self-regulation across the training continuum in medicine, from learning to practice; (iii) attend to the grain size of analysis both thoughtfully and intentionally, and (iv) most essentially, extend our efforts to understand the need for and best practices in support of self-regulation.
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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 | 0,110 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,029 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».