The Processes and Dimensions of Informed Self-Assessment: A Conceptual Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle