Assessment of continuing interprofessional education: Lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
Although interprofessional education (IPE) and continuing interprofessional education (CIPE) are becoming established activities within the education of health professions, assessment of learners continues to be limited. Arguably, this in part is due to a lack of IPE and CIPE within in the clinical workplace. The accountability of interprofessional teams has been driven by quality assurance and patient safety, though sound assessment of these activities has not yet been achieved. The barriers to team assessment in CIPE appear related to access and resources. Simulated team training and assessment are expensive, and because of staffing shortages, learning in clinical practice is often the only way forward, but is obviously not ideal. Despite these difficulties, the principles of assessment should be adhered to in any CIPE program. This article explores key issues related to the assessment of CIPE. It reflects on processes of designing and introducing an IPE activity into an existing university curriculum and focuses on determining the purpose of the assessment and the use of collaborative competencies to help determine assessment. The article also discusses the use of an assessment blueprint to ensure that learners are exposed to the relevant collaborative competencies. In addition, the article discusses the use of multiple assessment methods and the potential of simulation in the assessment of CIPE.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».