“I'll never play professional football” and other fallacies of self-assessment
Notice bibliographique
Résumé
It is generally well accepted in health professional education that self-assessment is a key step in the continuing professional development cycle. While there has been increasing discussion in the community pertaining to whether or not professionals can indeed self-assess accurately, much of this discussion has been clouded by the fact that the term self-assessment has been used in an unfortunate and confusing variety of ways. In this article we will draw distinctions between self-assessment (an ability), self-directed assessment seeking and reflection (pedagogical strategies), and self-monitoring (immediate contextually relevant responses to environmental stimuli) in an attempt to clarify the rhetoric pertaining to each activity and provide some guidance regarding the implications that can be drawn from making these distinctions. We will further explore a source of persistence in the community's efforts to improve self-assessment despite clear findings from a large body of research that we as humans do not (and, in fact, perhaps cannot) self-assess well by describing what we call a "they not we" phenomenon. Finally, we will use this phenomenon and the distinctions previously described to advocate for a variety of research projects aimed at shedding further light on the complicated relationship between self-assessment and other forms of self-regulating professional development activities.
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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 | 0,053 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,070 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| 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 ».