Veterinary Students' Attitudes toward the Assessment of Clinical Reasoning Using Extended Matching Questions
Notice bibliographique
Résumé
For the purposes of assessment, clinical expertise has been broken down into three broad components: scientific and clinical knowledge, clinical reasoning, and practical or technical skills. This structure can be used to define the tools used for assessment of clinical students. Knowledge can be assessed through a variety of written formats, and skills through various practical assessments, including the objective structured clinical examination. The assessment of clinical reasoning is more of a challenge, and, partly in order to address this challenge, the Royal Veterinary College recently introduced veterinary clinical-scenario-based extended matching questions. A questionnaire was used to collect students' perceptions of the new format. Surprisingly, this questionnaire also delivered important insights into the students' understanding of the process of clinical reasoning itself that could be crucial in future curriculum design. Despite a theory course that introduced students to the nature of expertise and the importance of pattern recognition to experienced clinicians, some final-year students could not recognize this approach as relevant to them and objected to the way in which some of the questions were driving them to think. This may relate to the variety of methods of case management that students observe during their practical experience and the different attitudes of clinicians to the way students work up cases. Overall, the students perceived this question type as an appropriate way to test clinical reasoning and as relevant to the experience they had gained during their clinical rotations, both within the college and in veterinary practices outside it.
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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 | 0,017 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».