Involving users in the refinement of the competency-based achievement system: An innovative approach to competency-based assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Competency-based assessment innovations are being implemented to address concerns about the effectiveness of traditional approaches to medical training and the assessment of competence. AIM: Integrating intended users' perspectives during the piloting and refinement process of an innovation is necessary to ensure the innovation meets users' needs. Failure to do so results in no opportunity for users to influence the innovation, nor for developers to assess why an innovation works or does not work in different contexts. METHODS: A qualitative participatory action research approach was used. Sixteen first-year residents participated in three focus groups and two interviews during piloting. Verbatim transcripts were analyzed individually and then across all transcripts using a constant comparison approach. RESULTS: The analysis revealed three key characteristics related to the impact on the residents' acceptance of the innovation as being a worthwhile investment of time and effort: access to frequent, timely, and specific feedback from preceptors. Findings were used to refine the innovation further. CONCLUSION: This study highlights the necessary conditions for assessing the success of implementation of educational innovations. Reciprocal communication between users and developers is vital. This reflects the approaches recommended in the Ottawa Consensus Statement on research in assessment published in Medical Teacher in March 2011.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».