Using an objective structured video exam to identify differential understanding of aspects of communication skills
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective communication in health care is associated with patient satisfaction and improved clinical outcomes. Professional schools increasingly incorporate communication training into their curricula. The objective structured video exam (OSVE) is a video-based examination that provides an economical way of assessing students' knowledge of communication skills. This study presents a scoring strategy that enables blueprinting of an OSVE to consensus guidelines, to determine which aspects of communication skills create the most difficulty for students to understand and to what degree understanding improves through experiential communication skills training. METHODS: Five interactions between a healthcare professional and client were scripted and filmed using standardized patients. The dialogues were mapped onto the Kalamazoo consensus statement by having five communication experts view each video and identify effective and ineffective use of communication skills. Undergraduate students enrolled in a communications course completed an OSVE on three occasions. RESULTS: A total of 79 students completed at least one testing session. The scores assigned supported the validity of the scoring strategy as an indication of knowledge growth. Considerable variability was observed across Kalamazoo sub-domains. CONCLUSION: With further refining, this scoring approach may prove useful for educators to tailor their education and assessment practices to specific consensus guidelines.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».