Accuracy of self‐monitoring during learning of radiograph interpretation
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Despite calls for the improvement of self-assessment as a basis for self-directed learning, instructional designs that include reflection in practice are uncommon. Using data from a screen-based simulation for learning radiograph interpretation, we present validity evidence for a simple self-monitoring measure and examine how it can complement skill assessment. METHODS: Medical students learning ankle radiograph interpretation were given an online learning set of 50 cases which they were asked to classify as 'abnormal' (fractured) or 'normal' and to indicate the degree to which they felt certain about their response (Definitely or Probably). They received immediate feedback on each case. All students subsequently completed two 20-case post-tests: an immediate post-test (IPT), and a delayed post-test (DPT) administered 2 weeks later. We determined the degree to which certainty (Definitely versus Probably) correlated with accuracy of interpretation and how this relationship changed between the tests. RESULTS: Of 988 students approached, 115 completed both tests. Mean ± SD accuracy scores decreased from 59 ± 17% at the IPT to 53 ± 16% at the DPT (95% confidence interval [CI] for the difference: -2% to -10%). Mean self-assessed certainty did not decrease (rates of Definitely: IPT, 17.6%; DPT, 19.5%; 95% CI for difference: +7.2% to -3.4%). Regression modelling showed that accuracy was positively associated with choosing Definitely over Probably (odds ratio [OR] 1.63, 95% CI 1.27-2.09) and indicated a statistically significant interaction between test timing and certainty (OR 0.72, 95% CI 0.52-0.99); thus, the accuracy of self-monitoring decayed over the retention interval, leaving students relatively overconfident in their abilities. CONCLUSIONS: This study shows that, in medical students learning radiograph interpretation, the development of self-monitoring skills can be measured and should not be assumed to necessarily vary in the same way as the underlying clinical skill.
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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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».