Assessing Change in Clinical Teaching Skills: Are We Up for the Challenge?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The faculty development community has been challenged to more rigorously assess program impact and move beyond traditional outcomes of knowledge tests and self ratings. PURPOSE: The purpose was to (a) assess our ability to measure supervisors' feedback skills as demonstrated in a clinical setting and (b) compare the results with traditional outcome measures of faculty development interventions. METHODS: A pre-post study design was used. Resident and expert ratings of supervisors' demonstrated feedback skills were compared with traditional outcomes, including a knowledge test and participant self-evaluation. RESULTS: Pre-post knowledge increased significantly (pre = 61%, post = 85%; p < .001) as did participant's self-evaluation scores (pre = 4.13, post = 4.79; p < .001). Participants' self-evaluations were moderately to poorly correlated with resident (pre r = .20, post r = .08) and expert ratings (pre r = .43, post r = -.52). Residents and experts would need to evaluate 110 and 200 participants, respectively, to reach significance. CONCLUSIONS: It is possible to measure feedback skills in a clinical setting. Although traditional outcome measures show a significant effect, demonstrating change in teaching behaviors used in practice will require larger scale studies than typically undertaken currently.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».