Development and validation of the interprofessional collaborator assessment rubric ((ICAR))
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There have been increasing calls for a competency-based approach in interprofessional education (IPE). The purpose of this multi-site research project was to develop a validated set of interprofessional collaborator competencies and an associated competency-based assessment rubric, in both English and French languages. The first phase involved a detailed comparative analysis of peer-reviewed and grey literature using typological analysis to construct a draft list of interprofessional collaborator competency categories and statements. A two-round Delphi survey of experts was undertaken to validate these competencies. In the second phase, an assessment rubric was developed based on the validated competencies and then evaluated for utility, clarity, practicality and fairness through multi-site focus groups with students and faculty at both college and university levels. The paper outlines an approach to developing, constructing and validating a bilingual instrument for interprofessional learning and assessment. The approach was collaborative in nature, involving an interprofessional project team and respondents from across multiple health profession education programs. The Delphi survey ratings indicate a high level of agreement with the importance of the competency statements and focus group participants rated the rubric positively and felt it had value. The focus group results were also useful in pre-piloting the contextual application of the instrument across multiple health profession education programs. This rubric instrument may be used across a variety of professions and learning contexts. Future work includes evaluation of further dimensions of validity and reliability for this tool across a variety of settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle