The Dreyfus model of clinical problem-solving skills acquisition: a critical perspective
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The Dreyfus model describes how individuals progress through various levels in their acquisition of skills and subsumes ideas with regard to how individuals learn. Such a model is being accepted almost without debate from physicians to explain the 'acquisition' of clinical skills. OBJECTIVES: This paper reviews such a model, discusses several controversial points, clarifies what kind of knowledge the model is about, and examines its coherence in terms of problem-solving skills. Dreyfus' main idea that intuition is a major aspect of expertise is also discussed in some detail. Relevant scientific evidence from cognitive science, psychology, and neuroscience is reviewed to accomplish these aims. CONCLUSIONS: Although the Dreyfus model may partially explain the 'acquisition' of some skills, it is debatable if it can explain the acquisition of clinical skills. The complex nature of clinical problem-solving skills and the rich interplay between the implicit and explicit forms of knowledge must be taken into consideration when we want to explain 'acquisition' of clinical skills. The idea that experts work from intuition, not from reason, should be evaluated carefully.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».