Failing to fail: clinicians’ experience of assessing underperforming dental students
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Anecdotal evidence within a UK dental school indicated that staff's grading did not always match their evaluation of students' clinical proficiency. The invalid assessment of underperforming students, which has considerable ramifications, has been reported internationally for students of nursing and medicine, but a database search revealed no accounts for dental education. AIM: To develop an understanding of clinicians' approaches to assessing underperforming dental students. METHODOLOGY: Seventeen clinical staff were interviewed (eleven females, six males). Interviews were recorded and transcribed verbatim. A grounded theory methodology was used, with simultaneous data collection and analysis. The main analytical technique was constant comparison. FINDINGS: Participants' shared basic problem was Assessing undergraduate students, expressed as how they evaluated and used the assessment system or perceived others to do so. The core category, which explains what clinical staff do to manage their difficulties with assessment, was identified as Failing to Fail and has three subcategories: Evaluating the Assessment System, Shielding the Student and Protecting Myself. CONCLUSION: This study has substantiated the complexity of failing to fail and confirmed that some causes are shared across healthcare professions, although insufficient staff discussion, the avoidance of confrontation and the impact of negative student attitude are not reported elsewhere or are minor findings. It is recommended that clinical staff receive additional training in assessment and that they are made more aware of their learning needs, their attitudes and beliefs. Increased discussion between staff about assessment and about students known to be in difficulty is essential.
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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 | 0,012 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».