The Readiness for Clerkship Survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine whether or not aggregated self-assessment data of clerkship readiness can provide meaningful sources of information to evaluate the effectiveness of an educational program. METHOD: The 39-item Readiness for Clerkship survey was developed during academic year 2009-2010 using several key competence documents and expert review. The survey was completed by two cohorts of students (179 from the class of 2011 in February 2010, 171 from the class of 2012 in November 2010) and of clinical preceptors (384 for class of 2011 preceptors, 419 for class of 2012 preceptors). Descriptive statistics, Pearson correlations coefficients, ANOVA, and generalizability and decision studies were used to determine whether ratings could differentiate between different aspects of a training program. RESULTS: When self-assessments were aggregated across students, their judgments aligned very well with those of faculty raters. The correlation of average scores, calculated for each item between faculty and students, was r=0.88 for 2011 and r=0.91 for 2012. This was only slightly lower than the near-perfect correlations of item averages within groups across successive years (r=0.99 for faculty; r=0.98 for students). Generalizability and decision analyses revealed that one can achieve interrater reliability in this domain with fewer students (9-21) than faculty (26-45). CONCLUSIONS: These results provide evidence that, when aggregated, student self-assessment data from the Readiness for Clerkship Survey provide valid data for use in program evaluation that align well with an external standard.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».