Linking assessment to learning: a new route to quality assurance in medical practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: If continuing professional development is to work and be sensible, an understanding of clinical practice is needed, based on the daily experiences of doctors within the multiple factors that determine the nature and quality of practice. Moreover, there must be a way to link performance and assessment to ensure that ongoing learning and continuing competence are, in reality, connected. Current understanding of learning no longer holds that a doctor enters practice thoroughly trained with a lifetime's storehouse of knowledge. Rather a doctor's ongoing learning is a 'journey' across a practice lifetime, which involves the doctor as a person, interacting with their patients, other health professionals and the larger societal and community issues. OBJECTIVES: In this paper, we describe a model of learning and practice that proposes how change occurs, and how assessment links practice performance and learning. We describe how doctors define desired performance, compare actual with desired performance, define educational need and initiate educational action. METHOD: To illustrate the model, we describe how doctor performance varies over time for any one condition, and across conditions. We discuss how doctors perceive and respond to these variations in their performance. The model is also used to illustrate different formative and summative approaches to assessment, and to highlight the aspects of performance these can assess. CONCLUSIONS: We conclude by exploring the implications of this model for integrated medical services, highlighting the actions and directions that would be required of doctors, medical and professional organisations, universities and other continuing education providers, credentialling bodies and governments.
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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 | 0,146 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,088 |
| Communication savante | 0,036 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».