Assessment of Learning in Health Sciences Education: MLT Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Assessment in health sciences education has become an extremely critical issue in recent years, given the rapidlychanging disease patterns and behavioral changes in communities among diverse cultural and economic contexts ofpatients. Globally, there is increasing demand for highly qualified contemporary healthcare professionals.Subsequently, learner assessment regimes need to have the capacity to accurately evaluate the competences (i.e.attitudes, skills and knowhow) acquired during the training of healthcare professionals. This paper provides ananalysis of assessment of and for learning in health sciences education with a focus on clinical laboratory training atMLT in Uganda. This study utilized both quantitative and qualitative research designs. The program evaluationdesign principles were also utilized to measure the levels of compliance towards attainment of curriculum outcomes.The instruments used during data collection included checklists, questionnaires, indepth interviews, and focus groupdiscussions (FDGs). The findings of this study showed that learners were achieving the intended curriculumobjectives progressively. The assessment tools used were prepared through a rigorous process to ensure that the basicprinciples of assessment are identified and integrated during curriculum design and implementation. Results of thestudy also showed that adequate institutional administrative support available enhanced the teaching and learningprocesses and ensured that appropriate curriculum assessment schedules and strategies were strictly followed asstated in the elements of the curriculum structures.This contributed meaningfully in preparing competentcontemporary healthcare professionals (clinical laboratory technicians). It was recommended that all healthcareprofessional training institutions should take the use of aunthetic assessment of and for learning very seriously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».