Is there a way for clinical teachers to assist struggling learners? A synthetic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Struggling medical trainees pose a challenge to clinical teachers, since these learners warrant closer supervision that is time-consuming and competes with time spent on patient care. Clinical teachers' perception that they are ill equipped to address learners' difficulties efficiently may lead to delays or even lack of remediation for these learners. Because of the paucity of evidence to guide best practices in remediation, the best approach to guide clinical teachers in the field remains to be established. We aimed to present a synthetic review of the empirical evidence and theory that may guide clinical teachers in their daily task of supervising struggling learners, reviewing current knowledge on the challenges and solutions that have been identified and explored. A computerized literature search was performed using Medline, Embase, Education Resources Information Center, and Education Source, after which final articles were selected based on relevance. The literature reviewed provided best evidence for clinical teachers to address learners' difficulties, which is presented in the order of the four steps inherent to the clinical approach: 1) detecting a problem based on a subjective impression, 2) gathering and documenting objective data, 3) assessing data to make a diagnosis, and 4) planning remediation. A synthesized classification of pedagogical diagnoses is also presented. This review provides an outline of practical recommendations regarding the supervision and management of struggling learners up to the remediation phase. Our findings suggest that future research and faculty development endeavors should aim to operationalize remediation strategies further in response to specific diagnoses, and to make these processes more accessible to clinical teachers in the field.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».