Assessing graduating dental students’ competencies: the impact of classroom, clinic and externships learning experiences
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The present study assessed recent dental graduates' educational experiences with regard to competency development in different learning contexts and preparedness for independent professional performance. METHODS: The present study employed a questionnaire examining University of Manitoba graduating dental students' confidence and perceived importance of 47 competencies expected by the ACFD/CDA by requiring students to rate each competency on a five-point Likert scale. In addition, contribution of each of the three learning environments (classroom, clinic, and externship) towards competency development was assessed. RESULTS: Recent graduates reported most confidence in areas of basic clinical procedures involving radiographic, pharmacologic and caries management, with least confidence in implantology, orofacial pain, trauma and surgical management. Most importance was attributed to interpersonal-communication and basic clinical skills, with least importance in scientific research, implantology and prosthetic laboratory aspects. Overall, graduates felt that clinical setting contributed the most to competency development, followed by classroom and then externship contexts. CONCLUSION: Graduating students' professional preparedness can reflect the quality of dental programme. However, the amount of importance that graduates place on each competency might impact their confidence in the associated competencies and vice versa. In addition, learning settings must be effectively utilised for particular competencies' development.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».