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Enregistrement W2185800458 · doi:10.1111/j.1365-2923.2010.03748.x

Exploring how students think: a new method combining think‐aloud and concept mapping protocols

2010· article· en· W2185800458 sur OpenAlexaff
P. Pottier, Jean-Benoît Hardouin, Brian Hodges, Marc‐Antoine Pistorius, J. Connault, C. Durant, R. Clairand, Véronique Sebille, Jacques-Henri Barrier, B. Planchon

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThink aloud protocolCompetence (human resources)Deductive reasoningLogical reasoningInductive reasoningPsychologyReliability (semiconductor)CurriculumMathematics educationMedical educationComputer scienceSocial psychologyPedagogyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: A key element of medical competence is problem solving. Previous work has shown that doctors use inductive reasoning to progress from facts to hypotheses and deductive reasoning to move from hypotheses to the gathering of confirmatory information. No individual assessment method has been designed to quantify the use of inductive and deductive procedures within clinical reasoning. The aim of this study was to explore the feasibility and reliability of a new method which allows for the rapid identification of the style (inductive or deductive) of clinical reasoning in medical students and experts. METHODS: The study included four groups of four participants. These comprised groups of medical students in Years 3, 4 and 5 and a group of specialists in internal medicine, all at a medical school with a 6-year curriculum in France. Participants were asked to solve four clinical problems by thinking aloud. The thinking expressed aloud was immediately transcribed into concept maps by one or two 'writers' trained to distinguish inductive and deductive links. Reliability was assessed by estimating the inter-writer correlation. The calculated rate of inductive reasoning, the richness score and the rate of exhaustiveness of reasoning were compared according to the level of expertise of the individual and the type of clinical problem. RESULTS: The total number of maps drawn amounted to 32 for students in Year 4, 32 for students in Year 5, 16 for students in Year 3 and 16 for experts. A positive correlation was found between writers (R = 0.66-0.93). Richness scores and rates of exhaustiveness of reasoning did not differ according to expertise level. The rate of inductive reasoning varied as expected according to the nature of the clinical problem and was lower in experts (41% versus 67%). CONCLUSIONS: This new method showed good reliability and may be a promising tool for the assessment of medical problem-solving skills, giving teachers a means of diagnosing how their students think when they are confronted with clinical problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations56
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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