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Enregistrement W2008233978 · doi:10.1097/acm.0b013e3181d85a4e

The Processes and Dimensions of Informed Self-Assessment: A Conceptual Model

2010· article· en· W2008233978 sur OpenAlexaffabout
Joan Sargeant, Heather Armson, Ben Chesluk, Timothy Dornan, Kevin W. Eva, Eric S. Holmboe, Jocelyn Lockyer, E. Hill De Loney, Karen Mann, Cees van der Vleuten

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-assessmentGrounded theoryPsychologyFocus groupPsychological interventionMedical educationNonprobability samplingProcess (computing)Qualitative researchApplied psychologySocial psychologyMedicineComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine how learners and physicians engaged in various structured interventions to inform self-assessment, how they perceived and used self-assessment in clinical learning and practice, and the components and processes comprising informed self-assessment and factors that influence these. METHOD: This was a qualitative study guided by principles of grounded theory. Using purposive sampling, eight programs were selected in Canada, the United States, the United Kingdom, the Netherlands, and Belgium, representing low, medium, and high degrees of structure/rigor in self-assessment activities. In 2008, 17 focus groups were conducted with 134 participants (53 undergraduate learners, 32 postgraduate learners, 49 physicians). Focus-group transcripts were analyzed interactively and iteratively by the research team to identify themes and compare and confirm findings. RESULTS: Informed self-assessment appeared as a flexible, dynamic process of accessing, interpreting, and responding to varied external and internal data. It was characterized by multiple tensions arising from complex interactions among competing internal and external data and multiple influencing conditions. The complex process was evident across the continuum of medical education and practice. A conceptual model of informed self-assessment emerged. CONCLUSIONS: Central challenges to informing self-assessment are the dynamic interrelationships and underlying tensions among the components comprising self-assessment. Realizing this increases understanding of why self-assessment accuracy seems frequently unreliable. Findings suggest the need for attention to the varied influencing conditions and inherent tensions to progress in understanding self-assessment, how it is informed, and its role in self-directed learning and professional self-regulation. Informed self-assessment is a multidimensional, complex construct requiring further research.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,037
Communication savante0,0140,021
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations316
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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