En quoi l’externat ne s’acquitte-t-il pas adéquatementde son mandat pédagogique ? Une étude qualitative fondée sur une analyse systématique de la littérature
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : L’externat est une étape incontournable de la formation prédoctorale, axée sur le développement des compétences professionnelles. Dans ce parcours de formation, l’externe est confronté à un large éventail d’opportunités d’apprentissage authentiques et diversifiées sous la supervision étroite d’enseignants cliniciens. L’externat s’insère toutefois dans un environnement complexe et imprévisible qui peut compromettre l’apprentissage. Objectifs : Répertorier dans la littérature médicale tous les facteurs menaçant l’efficience pédagogique de l’externat en tant que dispositif de formation ; valider et de pondérer ces divers facteurs dans le milieu institutionnel de l’étude. Méthodes : Une recension des écrits a permis de dresser un inventaire exhaustif des facteurs menaçant l’efficience pédagogique de l’externat. La synthèse et la classification de ces facteurs ont permis l’élaboration d’une grille d’analyse codifiée, utilisée pour l’analyse et l’interprétation de données qualitatives, elles-mêmes recueillies lors d’entrevues semi-structurées conduites dans le cadre de groupes de discussion impliquant des étudiants et des enseignants cliniciens. Résultats : L’externat est critiqué pour son caractère discontinu, aléatoire et momentané. Notre inventaire confirme que plusieurs facteurs liés à l’organisation curriculaire, aux pratiques évaluatives, à l’environnement et à la qualité didactique concourent à cette situation. L’absence de finalités explicites et des pratiques évaluatives inadéquates compromettent particulièrement le mandat pédagogique de notre externat. Conclusion : Plusieurs mesures permettraient de rehausser la qualité de l’externat en tant que dispositif pédagogique : l’adoption de finalités explicites, le recours à des évaluations axées sur la démonstration des compétences, une prépondérance accrue des évaluations formatives et l’implantation d’un monitoring longitudinal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».