Evaluation of an innovative learner-centred assessment program for family medicine residency training
Notice bibliographique
Résumé
Background/Purpose The Calgary Family Medicine Residency Program introduced its new “Triple-C” competency-based curriculum in 2012 and concomitantly developed and implemented an innovative competency-based assessment program based on current best-practice recommendations. This new assessment program utilizes multiple assessment data including field notes, progress reviews, self-assessments and Entrustable Professional Activities (EPA's). This 2-phase project studies the impact of the implementing this new assessment program at both Resident and Preceptor levels (Phase I) and also the evidence for the reliability, validity and feasibility of the assessment methods chosen (Phase 2). Methods In Phase I of this study, a total of 10 Residents and 16 Preceptors were interviewed to explore their experiences of the new assessment program. Study participants were selected using a purposeful sampling method and interviews completed using a semi-structured interview guide. Interviews were recorded and subsequently transcribed verbatim for thematic analysis. Data from the Phase 1 interviews was used to generate the Phase 2 program-wide survey instrument for use by all Preceptors and Residents. Results Qualitative data from the Phase 1 thematic analysis will be presented. Results include i) implementation issues –barriers and facilitators, ii) Resident and Preceptor perceptions around educational benefits of the new assessment program and its value in promoting learning. Preliminary quantitative data from Phase 2 will also be presented. Conclusions The results this study will help our understanding of how a multi-method, workplaced based assessment program impacts learners and preceptors, and to what extent both learners and teachers accept the legitimacy of these processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,023 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».