How and Why Preclerkship Students Set Learning Goals and Assess Their Achievement: A Qualitative Exploration
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Health professionals are expected to routinely assess their weaknesses, set learning goals, and monitor their achievement. Unfortunately, it is well known that these professionals often struggle with effectively integrating external data and self-perceptions. To know how best to intervene, it is critical that the health professionals community understand the cues students and practitioners use to assess their abilities. Here the authors aimed to gain insights into how and why medical students set learning goals, monitor their progress, and demonstrate their learning. METHOD: In 2012, the authors conducted semistructured interviews with Year 2 students (n = 20), applying an inductive approach to data analysis by iteratively developing, refining, and testing coding structures. RESULTS: Themes were constructed through discussion and consensus: (1) Students were diverse in how they set learning goals, (2) they used a range of approaches to monitor their progress, and (3) they struggled to balance studying for exams with preparation for clinical training. Tensions observed highlight assumptions embedded in medical curricula that can be problematic. CONCLUSIONS: Educators often treat medical students as a cohesive whole, thereby creating a mismatch between assessments that are intended to be formative and information students use to monitor their progress. Despite limited exposure to clinical contexts, goal generation and monitoring often stem from a desire to prepare for clinical practice. In grappling with these tensions, it is important to be mindful that students are individualistic in how they balance their commitment to prepare for clinical work and the need to concentrate on exams.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».