Implementation of a multi-level evaluation strategy: a case study on a program for international medical graduates
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of educational interventions is often focused on immediate and/or short-term metrics associated with knowledge and/or skills acquisition. We developed an educational intervention to support international medical graduates working in rural Victoria. We wanted an evaluation strategy that included participants' reactions and considered transfer of learning to the workplace and retention of learning. However, with participants in distributed locations and limited program resources, this was likely to prove challenging. Elsewhere, we have reported the outcomes of this evaluation. In this educational development report, we describe our evaluation strategy as a case study, its underpinning theoretical framework, the strategy, and its benefits and challenges. The strategy sought to address issues of program structure, process, and outcomes. We used a modified version of Kirkpatrick's model as a framework to map our evaluation of participants' experiences, acquisition of knowledge and skills, and their application in the workplace. The predominant benefit was that most of the evaluation instruments allowed for personalization of the program. The baseline instruments provided a broad view of participants' expectations, needs, and current perspective on their role. Immediate evaluation instruments allowed ongoing tailoring of the program to meet learning needs. Intermediate evaluations facilitated insight on the transfer of learning. The principal challenge related to the resource intensive nature of the evaluation strategy. A dedicated program administrator was required to manage data collection. Although resource-intensive, we recommend baseline, immediate, and intermediate data collection points, with multi-source feedback being especially illuminating. We believe our experiences may be valuable to faculty involved in program evaluations.
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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 | 0,021 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».