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Enregistrement W1973470666 · doi:10.1002/chp.20057

Learning portfolio models in health regulatory colleges of Ontario, Canada

2010· article· en· W1973470666 sur OpenAlexaffabout
Marianne Louise Tompkins, Denise Paquette-Frenette

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensBrock UniversityToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortfolioRegulatory scienceMedicineBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Health regulatory colleges promote continued competence by requiring members to submit yearly portfolios that document learning. Previous studies conclude that portfolios can be valuable tools to promote continuous learning in health college members, but portfolios are time-consuming to complete and difficult to evaluate. This exploratory study compares the features of portfolio models in regulatory colleges, as a basis for future studies. METHODS: Data were collected through a document review of the portfolio models described on the Web sites of 14 Canadian health regulatory colleges. RESULTS: All models contain 3 common components of self-directed learning: (1) self-diagnosis, (2) learning plan and activities, and (3) self-evaluation. Several include member profiles and peer feedback. A broad range of formal, nonformal, and informal activities are accepted as evidence of learning; a few colleges restrict learners' freedom in selecting these activities. DISCUSSION: There is a dual philosophy of learning in portfolio models that includes both humanist and technical paradigms. Low numbers of members are selected for audit of completed portfolios. The possibility of last-minute preparation and the lack of support to members who struggle with self-directed learning methods are issues to be resolved. Although portfolios are designed to enhance learning and reflection, quality cannot be ensured unless compliance is enforced, and learning outcomes are measured. Professionals should be guided regarding how to complete portfolios. More health regulatory colleges should announce the number of portfolios they audit. In general, the number of portfolios audited by each profession may need to be increased.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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