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Enregistrement W2049371595 · doi:10.1051/pmed/20099991

Favoriser la position d'apprentissage grâce à l'interaction superviseur-supervisé

2009· article· fr· W2049371595 sur OpenAlexaff
M.F. Giroux, Gilles Girard

Notice bibliographique

RevuePédagogie médicale · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte et problématique : En supervision clinique, l'apprenant gagne à adopter certaines attitudes et cognitions lui permettant de mieux profiter des opportunités d'apprendre, constituant ainsi une "position d'apprentissage" c'est-à-dire orientée par l'apprentissage où l'évaluation est perçue surtout comme formative et intégrée au cheminement normal du médecin en devenir. Méthodes : Au fil des années, la mise à l'essai de divers exercices pratiques au cours d'ateliers a permis d'élargir la compréhension des conditions et stratégies concrètes pour y arriver, notamment la reconnaissance de la diversité des stratégies d'apprentissage et des obstacles susceptibles de s'y opposer. Résultats : L'intégration systématique d'un atelier sur le sujet dans le curriculum du programme d'études postdoctorales en médecine de famille et la référence fréquente à ce concept en supervision clinique constituent des retombées concrètes de ces travaux. Ces travaux de type recherche-action ont aussi permis de confirmer que le caractère ouvert et bienveillant des interactions entre le superviseur et le supervisé facilite l'adoption d'une position d'apprentissage, permettant à l'apprenant de prendre conscience de ses progrès graduels tout en renforçant son sentiment de compétence. Conclusion : La responsabilité de réunir les conditions facilitant une position orientée vers l'apprentissage incombe tant à l'apprenant qu'à son superviseur.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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