Developing Confidence in Uncertainty: Conflicting Roles of Trainees as They Become Educators in Veterinary and Human Medicine
Notice bibliographique
Résumé
The important role of medical trainees (interns and residents) as teachers is increasingly recognized in veterinary and human medicine, but often is not supported through adult learning programs or other preparatory training methods. To develop appropriate teaching programs focused on effective clinical teaching, more understanding is needed about the support required for the trainee's teaching role. Following discussion among faculty members from education and veterinary and pediatric medicine, an experienced external observer and expert in higher education observed 28 incoming and outgoing veterinary and pediatric trainees in multiple clinical teaching settings over 10 weeks. Using an interpretative approach to analyze the data, we identified five dynamics that could serve as the foundation for a new program to support clinical teaching: (1) Novice-Expert, recognizing transitions between roles; (2) Collaboration-Individuality, recognizing the power of peer learning; (3) Confidence-Uncertainty, regarding the confidence to act; (4) Role-Interdisciplinarity, recognizing the ability to maintain a discrete role and yet synthesize knowledge and cope with complexity; and (5) Socialization-Identity, taking on different selves. Trainees in veterinary and human medicine appeared to have similar needs for support in teaching and would benefit from a variety of strategies: faculty should provide written guidelines and practical teaching tips; set clear expectations; establish sustained support strategies, including contact with an impartial educator; identify physical spaces in which to discuss teaching; provide continuous feedback; and facilitate peer observation across medical and veterinary clinical environments.
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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 | 0,013 | 0,068 |
| 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 | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».