Introducing medical educators to qualitative study design: Twelve tips from inception to completion
Notice bibliographique
Résumé
Many research questions posed by medical educators could be answered more effectively by the application of carefully selected qualitative research design than traditional quantitative research methods. Indeed, in many cases using mixed methods research would expand the scope of a study and yield meaningful qualitative data in addition to quantitative data. Qualitative research seeks to understand people's experiences, the meanings they assign to those experiences, the psychosocial aspects of and language used in interpersonal interactions, and the factors that influence perspectives and interactions. This understanding is vital in exploring learning and teaching styles, learners' experiences and perceptions, implementing and studying the impact of educational interventions and faculty development. This article aims to advance medical educators' understanding and application of qualitative research principles in educational scholarship by summarising and consolidating the fundamental principles of research in medical education described in recent AMEE guides. The 12 tips below offer a systematic, yet practical approach to designing a qualitative research study, particularly targeting educators new to this arena.
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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 | 0,273 | 0,337 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».