The roles of deliberate practice and innate ability in developing expertise: evidence and implications
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Medical education research focuses extensively on experience and deliberate practice (DP) as key factors in the development of expert performance. The research on DP minimises the role of individual ability in expert performance. This claim ignores a large body of research supporting the importance of innate individual cognitive differences. We review the relationship between DP and an innate individual ability, working memory (WM) capacity, to illustrate how both DP and individual ability predict expert performance. METHODS: This narrative review examines the relationship between DP and WM in accounting for expert performance. Studies examining DP, WM and individual differences were identified through a targeted search. RESULTS: Although all studies support extensive DP as a factor in explaining expertise, much research suggests individual cognitive differences, such as WM capacity, predict expert performance after controlling for DP. The extent to which this occurs may be influenced by the nature of the task under study and the cognitive processes used by experts. The importance of WM capacity is greater for tasks that are non-routine or functionally complex. Clinical reasoning displays evidence of this task-dependent importance of individual ability. CONCLUSIONS: No single factor is both necessary and sufficient in explaining expertise, and individual abilities such as WM can be important. These individual abilities are likely to contribute to expert performance in clinical settings. Medical education research and practice should identify the individual differences in novices and experts that are important to clinical performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,342 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».