Learning environment: assessing resident experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given their essential role in developing professional identity, academic institutions now require formal assessment of the learning environment (LE). We describe the experience of introducing a novel and practical tool in postgraduate programmes. The Learning Environment for Professionalism (LEP) survey, validated in the undergraduate setting, is relatively short, with 11 questions balanced for positive and negative professionalism behaviours. LEP is anonymous and focused on rotation setting, not an individual, and can be used on an iterative basis. We describe how we implemented the LEP, preliminary results, challenges encountered and suggestions for future application. Academic institutions now require formal assessment of the learning environment METHODS: The study was designed to test the feasibility of introducing the LEP in the postgraduate setting, and to establish the validity and the reliability of the survey. Residents in four programmes completed 187 ratings using LEP at the end of one of 11 rotations. RESULTS: The resident response rate was 87 per cent. Programme and rotation ratings were similar but not identical. All items rated positively (favourably), but displays of altruism tended to have lower ratings (meaning less desirable behaviour was witnessed), as were ratings for derogatory comments (again meaning that less desirable behaviour was witnessed). DISCUSSION: We have shown that the LEP is a feasible and valid tool that can be implemented on an iterative basis to examine the LE. Two LEP questions in particular, regarding derogatory remarks and demonstrating altruism, recorded the lowest scores, and these areas deserve attention at our institution. Implementation in diverse programmes is planned at our teaching hospitals to further assess reliability. This work may influence other postgraduate programmes to introduce this assessment tool.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle