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Enregistrement W1992223116 · doi:10.1051/pmed/2012004

Hautement différente : la génération Y, un défi de taille pour l’enseignement médical

2012· article· fr· W1992223116 sur OpenAlexfundno aff
Francine Boulé

Notice bibliographique

RevuePédagogie médicale · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : La génération Y représente les jeunes nés entre 1980 et 1992, c’est-à-dire les actuels étudiants et résidents en médecine. Objectif : Cette synthèse de la littérature vise à identifier différentes particularités de la génération Y, à documenter les défis pédagogiques que ces particularités constituent pour les professeurs et à élaborer des pistes de stratégies pédagogiques. Méthodes : La recherche d’articles de langue française et anglaise a été effectuée à partir des banques de données PubMed, CINAHL et ERIC, et manuellement dans les bibliographies des revues d’éducation médicale jusqu’en novembre 2010. Pour l’extraction des données, une démarche en trois étapes a été utilisée : 1) identification des problèmes-clés (particularités, défis, stratégies); 2) sélection des informations pertinentes dans les articles et 3) synthèse des données. Résultats : La stratégie de recherche a permis d’identifier 122 articles ; 68 ont été retenus pour évaluation. Les membres de la génération Y ont les caractéristiques suivantes : enfant-roi, surinvesti, issu de milieux structurés et confronté avec la peur ; adulte émergent, préoccupé par l’équilibre travail/vie personnelle, habité par les nouvelles technologies et l’activité multitâche ; étudiant avec des capacités d’apprentissage particulières, ennuyé par les cours magistraux, tracassé financièrement, confronté à une nouvelle image du médecin et recruté de façon différente. Conclusion : Un certain nombre de stratégies serait à préconiser dans l’enseignement aux apprenants issus de la génération Y, parmi lesquelles : porter attention à la remise d’une évaluation difficile, favoriser la position d’apprentissage, expliciter les attentes, donner de la rétroaction régulière, faire participer les apprenants aux décisions, favoriser le travail collaboratif, modeler la réflexion critique et stimuler l’apprentissage au long de la vie, l’altruisme et les relations interpersonnelles, multiplier les options d’apprentissage et innover technologiquement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,314 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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