La rétroaction pédagogique en médecine : description et évaluation préliminaire d'un dispositif de formation sur internet pour les médecins cliniciens
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : En médecine, la rétroaction pédagogique joue un rôle essentiel dans l'apprentissage en formation clinique à l'externat et en résidence. Ce thème est l'objet de nombreux ateliers de formation pédagogique dispensés en présence à des médecins enseignants. But : Cet article vise à décrire un dispositif de formation innovant sur la rétroaction pédagogique en médecine offert sur internet. Nous en faisons aussi une évaluation préliminaire à partir du point de vue des participants, des responsables et d'une consultante externe. Sujets/Matériel : Entre 2005 et 2006, 21 médecins superviseurs associés à l'université Laval (Québec, Canada) ont complété un dispositif de formation composé de six modules sur le Web avec un accompagnement individualisé sous forme de tutorat à distance. Résultats : Ce dispositif de formation représente une innovation pédagogique originale, utile et très appréciée dans son ensemble. La nature et la variété des exercices, ainsi que l'encadrement sous forme de tutorat figurent parmi les points forts. La principale difficulté vécue par les participants et les tuteurs fut d'avoir à écrire le contenu de leurs rétroactions plutôt que d'échanger verbalement avec leurs interlocuteurs. Conclusion : Diverses modifications seront introduites dans la nouvelle version du dispositif. Nous porterons une attention particulière aux moyens de mieux développer chez les médecins le transfert des apprentissages dans leur pratique quotidienne.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».