MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2143424611 · doi:10.2190/kn79-b5bu-e55k-w4rk

Evaluating Skill Acquisition in Motivational Interviewing: The Development of an Instrument to Measure Practice Skills

2001· article· en· W2143424611 sur OpenAlexaff
Allan Barsky, Heather J. Coleman

Notice bibliographique

RevueJournal of Drug Education · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCompetence (human resources)InterviewMotivational interviewingDelphi methodMedical educationSocial skillsDysfunctional familyApplied psychologyIntervention (counseling)Social psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social work education has long emphasized the need to provide competence-based education. However, little work has been done to identify, validate and evaluate competencies in specific fields such as addictions. The purpose of this study was to isolate a set of substance abuse intervention competencies using Motivational Interviewing that could be used to teach and evaluate students. The research proceeded in three stages. First, a modified Delphi approach involving social work practitioners was used to discern a set of positive and dysfunctional skills related to Motivational Interviewing. The primary researcher taught a graduate social work class aimed at teaching students theory and skills related to this model. Students demonstrated these skills with simulated clients through videotaped interviews. Finally, three observers rated the student interviews using this developed instrument. While inter-observer agreement was lower than anticipated, this study does provide early support for the development of competencies related to specific theoretical frameworks.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Drug EducationMême sujetSocial Work Education and PracticeTravaux en français237 207