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Enregistrement W1973603798 · doi:10.3138/jvme.35.4.622

Attitudes of Veterinary Faculty to the Assessment of Clinical Reasoning Using Extended Matching Questions

2008· article· en· W1973603798 sur OpenAlexvenueno aff
Jane L. Tomlin, Matthew J. Pead, Stephen A. May

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKU Leuven
Mots-clésMedical educationMatching (statistics)Promotion (chess)PsychologyIdentification (biology)Test (biology)Scientific reasoningVariety (cybernetics)Mathematics educationComputer scienceMedicineArtificial intelligencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For assessment purposes, clinical expertise is often divided into three broad components: scientific and clinical knowledge, clinical reasoning, and practical/technical skills. This structure can be used to define the tools used for assessment of clinical students. Knowledge can be assessed through a variety of written formats and skills through various practical assessments, including the objective structured clinical examination (OSCE), but the assessment of clinical reasoning has proved to be far more challenging. A companion paper (Tomlin JL, Pead MJ, May SA. Veterinary students' attitudes toward the assessment of clinical reasoning using extended matching questions. J Vet Med Educ 35:612-621, 2008) reports on the identification and implementation of a valid and reliable method to assess clinical reasoning using clinical-scenario-based extended matching questions (EMQs) in the final examinations at the Royal Veterinary College and looks at students' response to the new examination format. Although EMQs were generally well accepted, many students were concerned about the implied encouragement of pattern recognition, a non-analytical form of clinical reasoning that results from recognition of familiar clinical situations. This paper addresses the attitudes of the teaching faculty to the EMQ format. The students' concerns about promotion of pattern recognition, was also explored in more depth. Overall, faculty perceived EMQs as an appropriate way to test clinical reasoning and as relevant to the experience that students would have gained during their clinical rotations. However, faculty felt that EMQs were difficult to write and that poorly written questions tended to promote pattern recognition. Almost half reiterated the students' concerns that pattern recognition may be an inappropriate reasoning strategy for undergraduates.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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