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Enregistrement W2086726342 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2015.1.7

A Diverging View of Role Modeling in Medical Education

2015· article· en· W2086726342 sur OpenAlexaffvenueabout
Gurjit Sandhu, Jessica Rich, Christopher P. Magas, Gretchen Walker

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWrightPsychologyQualitative researchAction (physics)SociologyPedagogyMedical educationMedicineComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in the area of role modeling has primarily focused on the qualities and attributes of exceptional role models, and less attention has been given to the act of role modeling itself (Elzubeir & Rizk, 2001; Jochemsen-van der Leeuw, van Dijk, van Etten-Jamaludin, & Wieringa-de Waard, 2013; Wright, 1996; Wright, Wong, & Newill, 1997). A standardized understanding of role modeling in medical education remains elusive (Kenny, Mann, & MacLeod, 2003). This is problematic given that role modeling is pervasively documented as an approach to teaching (Reuler & Nardone, 1994). Our study attempts to fill a void in this body of research by looking at what faculty are thinking, saying, and doing when they say they are role modeling. Individual semi-structured interviews with faculty members were conducted in the Department of General Surgery at Queen’s University, Kingston, Ontario, Canada. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed using qualitative methods for themes surrounding teaching and role modeling. Three major themes emerged from the data: (1) faculty members think they are teaching when they are acting professionally; (2) faculty members become aware of teaching opportunities and act on them; and (3) faculty members employ evidence-based teaching methods, but they are incorrectly labeling them as “role modeling.” As a whole, our findings should help distinguish between role modeling as roles and responsibilities enacted while doing one’s job well, and teaching as facilitated instruction that helps connect knowledge with action (Clayton, 2006; Fassbinder, 2007). Contributing to a better understanding of how teaching is separate from role modeling has the potential to improve the scope and quality of teaching, ultimately enhancing the learning experience for trainees. Les recherches menées dans le domaine de l’imitation de rôles ont porté principalement sur les qualités et les attributs de modèles de rôles exceptionnels et on a fait moins attention à l’acte lui-même d’imitation de rôle (Elzubeir & Rizk, 2001; Jochemsen-van der Leeuw, van Dijk, van Etten-Jamaludin, & Wieringa-de Waard , 2013; Wright, 1996; Wright, Wong, & Newill, 1997). La compréhension standardisée de l’imitation de rôles dans les situations médicales reste élusive (Kenny, Mann, & MacLeod, 2003). Ceci est problématique du fait que l’imitation de rôles est fortement documentée en tant qu’approche pour l’enseignement (Reuler & Nardone, 1994). Notre étude tente de combler un vide dans ce corps de recherche, nous visons à examiner ce que les enseignants pensent, disent et font quand ils affirment qu’ils pratiquent l’imitation de rôles. Des entrevues semi-structurées ont été menées avec des professeurs du département de chirurgie générale de l’Université Queen’s, à Kingston, en Ontario, Canada. Les entrevues ont été enregistrées, transcrites et analysées en utilisant des méthodes qualitatives pour des thèmes liés à l’enseignement et à l’imitation de rôles. Trois thèmes principaux sont ressortis de ces données : (1) les professeurs pensent qu’ils enseignent quand ils agissent de façon professionnelle; (2) les professeurs prennent conscience des occasions d’enseignement et les mettent à profit; et (3) les professeurs utilisent des méthodes d’enseignement basées sur l’évidence, mais ils les qualifient à tort d’« imitation de rôles ». Dans l’ensemble, nos résultats devraient aider à établir la distinction entre l’imitation de rôles en tant que rôles et responsabilités adoptés pendant que l’on fait correctement son travail, et l’enseignement en tant qu’instruction facilitée qui permet de relier la connaissance avec l’action (Clayton, 2006; Fassbinder, 2007). La contribution à une meilleure compréhension de la manière dont l’enseignement est séparé de l’imitation de rôles pourrait améliorer la portée et la qualité de l’enseignement pour, en fin de compte, améliorer l’expérience d’apprentissage des stagiaires.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0060,051
Communication savante0,0160,020
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0060,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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