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Enregistrement W2059616762 · doi:10.1080/10401334.2015.1011645

Validation of the 25-Item Stanford Faculty Development Program Tool on Clinical Teaching Effectiveness

2015· article· en· W2059616762 sur OpenAlexaff
Marcy Mintz, Danielle A. Southern, William A. Ghali, Irene Ma

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingGoodness of fitConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisPsychologyStatisticsConstruct validityMathematicsPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: CONSTRUCT: The 25-item Stanford Faculty Development Program Tool on Clinical Teaching Effectiveness assesses clinical teaching effectiveness. BACKGROUND: Valid and reliable rating of teaching effectiveness is helpful for providing faculty with feedback. The 25-item Stanford Faculty Development Program Tool on Clinical Teaching Effectiveness was intended to evaluate seven dimensions of clinical teaching. Confirmation of the structure of this tool has not been previously performed. APPROACH: This study sought to validate this tool using a confirmatory factor analysis, testing a 7-factor model and compared its goodness of fit with a modified model. Acceptability of the use of the tool was assessed using a 6-item survey, completed by final year medical students (N = 119 of 156 students; 76%). RESULTS: The testing of the goodness of fit indicated that the 7-factor model performed poorly, χ(2)(254) = 457.4, p < .001 (root mean square error of approximation [RMSEA] = 0.08, comparative fit index [CFI] = 0.91, non-normed fit index [NNFI] = 0.89). Only standardized root mean square residual (SRMR) indicated acceptable fit (0.06). Further exploratory analysis identified 10 items that cross-loaded on 2 factors. The remainder of the items loaded on factors as originally intended. By removing these 10 items, repeat confirmatory factor analysis on the modified 15-item, 5-factor model demonstrated a better fit than the original model: SRMR = 0.075, NNFI = 0.91, χ(2)(80) = 150.1, p < .001; RMSEA = 0.09; CFI = 0.93. Although 75% of the participants stated they were willing to fill the tool on their preceptors on a biweekly basis, only 25% were willing to do so on a weekly basis. CONCLUSIONS: Our study failed to confirm factor structure of the 25-item tool. A modified tool with fewer, more conceptually distinct items was best fit by a 5-factor model. Further, the acceptability of use for the 25-item tool may be poor for rotations with a new preceptor weekly. The abbreviated tool may be preferable in that setting.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,364 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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