Using Portfolios in Medical Education: A Content Analysis of Presentations at the Association for Medical Education in Europe Conferences 2009-2011
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although a few studies have explored the use of portfolios in undergraduate and postgraduate medical education, there is a need for an up-to-date review of research on portfolio use in medical education according to sources that reflect recent developments from researchers with a variety of cultural backgrounds. Methods: We conducted content analysis of research on portfolios presented at the annual Conferences of the Association for Medical Education in Europe (AMEE) between 2009 and 2011. We identified 92 presentations addressing portfolio use in medical education and analysed the abstracts of these presentations in terms of authors' nationality, research participants and key themes. Results: The number of presentations addressing the use of portfolios in medical education has increased. Authors from English-speaking countries, including the United Kingdom, United States, and Canada, contributed most of the portfolio abstracts. However, researchers from non-western countries, such as Thailand, Japan, Saudi Arabia, and South Africa have gradually joined the forum. Most studies described the use of portfolios in undergraduate and postgraduate medical education. Major themes were categorized by the roles medical educators play in the application of portfolios in medical education. Educators generally served as evaluators, developers, implementers, trainers, and investigators. Conclusions: The geographic expansion of portfolio use was observed. Positive outcomes of portfolio use in stimulating reflection and self-awareness are consistent with the findings of previous reviews. Time consumption, negative attitudes, and misconceptions regarding portfolios remain as barriers to their implementation. Further research to explore the adaptation of portfolios in diverse cultures, the application of portfolios in continuing professional development, and the incorporation of new electronic appliances are suggested.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».