Integrating teaching into the busy resident schedule: A learner-centered approach to raise efficiency (L-CARE) in clinical teaching
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical teachers are sometimes challenged by residents who seem too busy to concentrate on their learning. In such situations, teachers must be aware to diagnose underlying problems in learners and to effectively help them maximize learning while minimizing time and energy requirements. OBJECTIVE: To develop a learner-centered model to improve efficiency of clinical teaching. METHODS: We reviewed the literature on educational diagnosis, self-directed learning, and effective/efficient teaching to put together a new model. RESULTS: The Learner-Centered Approach to Raise Efficiency (L-CARE) in Clinical Teaching is inspired from the well-known patient-centered clinical method. Using the L-CARE in clinical teaching involves: (1) addressing the learners' feelings regarding their environment as well as patient care and study issues, which provides a good learning climate facilitating educational diagnosis and management of issues that could impair learning; (2) establishing a learning contract (expectations); (3) sharing resources and strategies (ideas) that should be effective without wasting time or energy; (4) self-assessment and constructive feedback (impact). These steps are grounded in self-directed learning theory to improve motivation and ensure that learners concentrate on their own needs to promote learning efficiency. CONCLUSION: The L-CARE model integrates educational diagnosis principles, self-directed learning theory, and efficient teaching strategies to improve efficiency of clinical teaching.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».