Application of Instance Theory to Real-World Professional Vision: A Randomized Controlled Parallel Design in Clinical Psychology Education
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to extend instance theory into the domain of real-world professional vision development, examining the effects of explicit rules and exemplars on development of professional vision in a randomized controlled fashion. Participants were novice therapists (N = 48) attending accredited clinical psychology programs in Japan and were randomly divided into four training groups, which received (1) declarative knowledge-based and exemplar-based training, (2) declarative-based training only, (3) exemplar-based training only, and (4) no training. Before, during, and after the training, participants watched an authentic solution-focused brief therapy (SFBT) video and had five minutes to write down their notices regarding the video. Three expert therapists independently evaluated these notices in terms of relevance to SFBT. As hypothesized, novices who received both types of training showed increases in notice relevance during and after the training. In contrast to our hypothesis, novices who received exemplar-based training only showed increased notice relevance during the training. Declarative knowledge with exemplars could provide the best approach for the development of professional vision. Still, many self-motivated learners might learn professional vision in the absence of explicit teaching of declarative knowledge. Future studies should examine the link between participants’ motivation and training effects of mere exposure to exemplars.
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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 | 0,036 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».