The longitudinal case study: From Schön's model to self-directed learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid changes observed in information technologies, medical practice, and learning methods encourage physicians to develop new updating strategies. To test its feasibility and to help physicians devise new learning and updating strategies, the knowing-in-action model developed by Schön was applied in planning and evaluating an interactive workshop. Acquisition of knowledge was tested. METHODS: The office and hospital charts of a family physician were reviewed. They were used to prepare a longitudinal case study, based on the real-life story of a hypertensive patient followed by her doctor over a period of 15 years. The clinician's approach to solving clinical problems was triangulated for credibility with general practitioners, specialists, and the information available in the literature. This longitudinal case study was used to develop an interactive educational workshop. The workshop was presented to physicians who had registered in an accredited continuing medical education event. Changes in pre- and postevent knowledge among the participants were assessed using touch pad technology to evaluate the effectiveness of this approach on the acquisition of knowledge related to management of arterial hypertension and associated clinical problems. RESULTS: A comparison of pre- and post-test data showed a significant improvement in knowledge for participants who answered all questions on both questionnaires (n = 8/37). The average score of these participants increased from 5.5 of 10 before the workshop to 8.3 of 10 after the workshop (p < .05). Participants reported a high satisfaction rate for the event. FINDINGS: A workshop using the longitudinal case study enables physicians to perceive their daily practice through a continuing education activity in which they experience the processes of reflection in action and reflection on action described by Schön. It also increases awareness of the gap between current practice and experts' recommendations and provides an opportunity to evaluate the means for bridging or closing this gap. It sensitizes the physician to patients' changing needs and prompts the clinician to reflect on the who, what, when, where, and how of learning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».