Assessing outcomes through congruence of course objectives and reflective work
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Course outcomes have been assessed by examining the congruence between statements of commitment to change (CTCs) and course objectives. Other forms of postcourse reflective exercises (for example, impact and unmet-needs statements) have not been examined for congruence with course objectives or their utility in assessing course outcomes. This study assessed the congruence of course objectives and statements of commitment to change, effects on practice, unmet-needs, and the utility of supplementing CTCs with other forms of reflective work in course evaluations. METHODS: A 3-module course on Alzheimer's disease and other dementias provided end-of-course CTC statements, follow-up data, and statements of effects on practice and unmet needs. Statements were aligned to module objectives and analyzed descriptively. RESULTS: Of the 932 physicians who registered for 1 of the 3 modules, 404 provided CTCs, 302 provided impact statements, and 265 provided unmet-needs statements. Sixty percent of the CTCs could be assigned to an objective for their module, and between 14% and 25% of CTCs were assigned to objectives for another module. Three-quarters of CTCs were fully or partially implemented. Physicians did not have an opportunity to implement the new content in 70% of nonimplemented CTCs. Fewer impact and unmet-needs statements were congruent with course objectives than CTCs. CONCLUSIONS: Commitment-to-change statements had more congruence with objectives than did impact or unmet-needs statements. These latter statements, particularly those that could not be assigned to an objective, may reinforce and supplement the information provided by CTC analyses.
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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 | 0,051 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».