From behaviours to attributions: further concerns regarding the evaluation of professionalism
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to explore faculty attendings' scoring and opinions of students' written responses to professionally challenging situations. METHODS: In this mixed-methods study, 10 pairs of faculty attendings (attending physicians in internal medicine) marked responses to a professionalism written examination taken by 40 medical students and were then interviewed regarding their scoring decisions. Quantitatively, inter-rater scoring agreement was calculated for each pair and students' global scores were compared with a previously developed theoretical framework. Qualitatively, interviews were analysed using grounded theory. RESULTS: Inter-rater reliability in scoring was poor. There was also no correlation between faculty's scores and our previous theoretical framework; this lack of correlation persisted despite modifications to the framework. Qualitative analysis of faculty attendings' interviews yielded three major themes: faculty preferred responses in which students expressed insight, showed responsibility, and ultimately put the patient first. Faculty also expressed difficulty in deciding what was more important (the behaviour or the rationale behind it) and in assigning numerical scores to students' responses. Interestingly, they did not downgrade students for mentioning implications for themselves as long as these were balanced by other considerations. CONCLUSIONS: This study attempted to overcome some of the instability that results when we judge behaviours by making the rationales behind students' behaviours explicit. However, between-faculty agreement was still poor. This reinforces concerns that professionalism, as a subtle and complex construct, does not reduce easily to numerical scales. Instead of concentrating on creating the 'perfect' evaluation instrument, educators should perhaps begin to explore alternative approaches, including those that do not rely on numerical scales.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».