Professional portfolios used by Canadian occupational therapists: How can they be improved?
Notice bibliographique
Résumé
Professional portfolios are widely used in continuing professional development (CPD), despite limited evidence of their effectiveness for improving practice and professional competence. Occupational therapy regulatory organizations in Canada have implemented professional portfolios as tools that support engagement in CPD. To advance research and practice on the use of portfolios, we conducted a critical analysis of their format, content, and embedded learning process. This paper aims to describe and compare the portfolios’ characteristics when they are used as a tool to facilitate engagement in CPD. A document review approach was used to analyze documents describing continuing competence programs and portfolios and to compare their characteristics. Data was retrieved from documents using a coding scheme and content was compared to the literature. In Canada, seven out of 10 regulatory organizations have implemented a portfolio. They are similar in their content and proposed self-directed learning approach. Their strength is that they all promote self-assessment, reflection, and development of a CPD plan. However, the tools provided can be improved to help engage in more genuine reflection and integration of learning into practice. Our review of the content, tools, and proposed learning process of portfolios revealed avenues for improvement and future research.
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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 | 0,037 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».