“Who writes what?” Using written comments in team-based assessment to better understand medical student performance: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Observation of the performance of medical students in the clinical environment is a key part of assessment and learning. To date, few authors have examined written comments provided to students and considered what aspects of observed performance they represent. The aim of this study was to examine the quantity and quality of written comments provided to medical students by different assessors using a team-based model of assessment, and to determine the aspects of medical student performance on which different assessors provide comments. METHODS: Medical students on a 7-week General Surgery & Anesthesiology clerkship received written comments on 'Areas of Excellence' and 'Areas for Improvement' from physicians, residents, nurses, patients, peers and administrators. Mixed-methods were used to analyze the quality and quantity of comments provided and to generate a conceptual framework of observed student performance. RESULTS: 1,068 assessors and 127 peers provided 2,988 written comments for 127 students, a median of 188 words per student divided into 26 "Areas of Excellence" and 5 "Areas for Improvement". Physicians provided the most comments (918), followed by patients (692) and peers (586); administrators provided the fewest (91). The conceptual framework generated contained four major domains: 'Student as Physician-in-Training', 'Student as Learner', 'Student as Team Member', and 'Student as Person.' CONCLUSIONS: A wide range of observed medical student performance is recorded in written comments provided by members of the surgical healthcare team. Different groups of assessors provide comments on different aspects of student performance, suggesting that comments provided from a single viewpoint may potentially under-represent or overlook some areas of student performance. We hope that the framework presented here can serve as a basis to better understand what medical students do every day, and how they are perceived by those with whom they work.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».