A teaching encounter card to evaluate clinical supervisors across clerkship rotations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluation of faculty teaching is critical to improving the educational experience for both students and faculty. AIM: Our objectives were to implement an evaluation system, using the teaching encounter card, across multiple rotations in the clerkship and determine the feasibility, reliability and validity of this evaluation tool in this expanded setting. METHODS: Students were asked to rate clinical supervisors on nine teaching behaviours using a 6-point rating scale and asked whether they would like to nominate the teacher for a clinical teaching award. RESULTS: A total of 3971 cards for 587 clinical supervisors across seven clerkship rotations were analyzed. There was an average of 7.3 cards per supervisor (median = 5, range 2-66). There was high internal consistency between items on the card (Cronbach's alpha 0.965). The reliability was fair at 0.63. Seventeen cards per supervisor would be required to achieve a reliability >0.8 (G study). Ratings were higher for encounters that occurred in the operating room and within the anaesthesia rotation. The teachers who had a positive recommendation for teaching award nomination received higher scores than their colleagues. CONCLUSION: We successfully implemented a faculty evaluation card across clerkship rotations that was flexible enough to use in multiple learning environments and allowed the identification of outstanding clinical teachers.
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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 | 0,023 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».