What Do Emergency Medicine Learners Want from Their Teachers? A Multicenter Focus Group Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To the best of the authors' knowledge, there are no reports describing what learners believe are good emergency medicine (EM) teaching practices. EM faculty developers are compromised by this lack of knowledge about what EM learners appreciate in their teachers. OBJECTIVES: To determine what Canadian EM learners consider to be good prerequisites and strategies for effective teaching in the emergency department (ED). METHODS: Clinical clerks and residents from the Canadian College of Family Physicians, Emergency Medicine certification [CCFP(EM)] fellowship program, the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada, Emergency Medicine certification [FRCP(EM)] fellowship program, and off-service programs from all five Ontario medical schools participated in monitored focus-group sessions. Conversations were recorded, transcribed by a third party, and coded by two independent assessors using standard grounded theory methods. The text was categorized based on the final code into basic themes and specific qualifiers, which were then sorted by frequency of mention in the focus groups. Results are presented in descriptive fashion. RESULTS: Twenty-eight learners participated. They identified 14 major principles for good EM teaching, and a further 30 specific qualifiers. The top five principles were: "has a positive teacher attitude," "takes time to teach," "uses teachable moments well," "tailors teaching to the learner," and "gives appropriate feedback." Agreement on classification of ideas was 86%. CONCLUSIONS: Learners are sensitive to the constraints of the ED teaching environment, and have consistent views about good ED teaching practices. Among 14 general principles identified, "takes time to teach," "gives feedback," "tailors teaching to the learner," "uses teachable moments," and "has a good teacher attitude" were the most commonly reported.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 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 tête enseignante, 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 ».