How Do Surgery Students Use Written Language to Say What They See? A Framework to Understand Medical Students’ Written Evaluations of Their Teachers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There remains debate regarding the value of the written comments that medical students are traditionally asked to provide to evaluate the teaching they receive. The purpose of this study was to examine written teaching evaluations to understand how medical students conceptualize teachers' behaviors and performance. METHOD: All written comments collected from medical students about teachers in the two surgery clerkships at the University of Alberta in 2009-2010 and 2010-2011 were collated and anonymized. A grounded theory approach was used for analysis, with iterative reading and open coding to identify recurring themes. A framework capturing variations observed in the data was generated until data saturation was achieved. Domains and subdomains were named using an in situ coding approach. RESULTS: The conceptual framework contained three main domains: "Physician as Teacher," "Physician as Person," and "Physician as Physician." Under "Physician as Teacher," students commented on specific acts of teaching and subjective perceptions of an educator's teaching values. Under the "Physician as Physician" domain, students commented on elements of their educator's physicianship, including communication and collaborative skills, medical expertise, professionalism, and role modeling. Under "Physician as Person," students commented on how both positive and negative personality traits impacted their learning. CONCLUSIONS: This framework describes how medical students perceive their teachers and how they use written language to attach meaning to the behaviors they observe. Such a framework can be used to help students provide more constructive feedback to teachers and to assist in faculty development efforts aimed at improving teaching performance.
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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 | 0,025 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».