MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1993864760 · doi:10.1002/chp.12

Assessing outcomes through congruence of course objectives and reflective work

2005· article· en· W1993864760 sur OpenAlexaff
Jocelyn Lockyer, Herta Fidler, David B. Hogan, Laurie Pereles, Bruce Wright, Christine Lebeuf, Cory Gerritsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCongruence (geometry)MedicineMedical educationPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,173
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,173
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,458 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Continuing Education in the Health ProfessionsMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207