Core-periphery assessment of collaboration for knowledge building and translation in continuing medical education
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative assessments have potential to support sociocognitive interactions that foster a shift from traditional educational models toward collective knowledge innovation networks. This study illuminates relationships between pre/posttest assessment and social network core-periphery analytics, verifi ed by content analysis, and demonstrates changes in positions/roles and the co-creation of ideas for translation to practice. Core-periphery analytics extends Freeman’s concept of centralization to shared leadership and is wellaligned with Knowledge Building theory. Family physicians in the End-of- Life Care Distance Education Program, a 5-month, online continuing medical education course, participated in this study. Core-periphery analysis of Knowledge Forum® build-on measures were correlated with individual pre/posttests results to provide structural visualizations of collaboration, across 5 modules. In both groups, participants with strong prior knowledge and pre/posttest gains shared core position/leadership roles with the facilitator. Thematic analysis of discourse identifi ed numerous emergent ideas and Knowledge Building trajectories, beyond module objectives – evidence of participant metadesign. This study provides a model of new possibilities for collaborative assessment and educational design to facilitate a shift from learning, as an exclusively individual enterprise with external assessment, to the creation of a community with participants assuming agency for the emergence of relevant issues and authentic, meaningful problems, scaffolded by transformative assessments – integral to Knowledge Building and creation.
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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 | 0,020 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».