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Enregistrement W2912476504 · doi:10.1111/medu.13801

Accuracy of self‐monitoring: does experience, ability or case difficulty matter?

2019· article· en· W2912476504 sur OpenAlexaff
Wolf E. Hautz, Sebastian Schubert, Olga Kunina‐Habenicht, Stefanie C. Hautz, Juliane E. Kämmer, Kevin W. Eva

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeniorityAptitudeContext (archaeology)Self-monitoringPsychologyPsychological interventionConfidence intervalSocial psychologyApplied psychologyMedicineDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: The ability to self-monitor one's performance in clinical settings is a critical determinant of safe and effective practice. Various studies have shown this form of self-regulation to be more trustworthy than aggregate judgements (i.e. self-assessments) of one's capacity in a given domain. However, little is known regarding what cues inform learners' self-monitoring, which limits an informed exploration of interventions that might facilitate improvements in self-monitoring capacity. The purpose of this study is to understand the influence of characteristics of the individual (e.g. ability) and characteristics of the problem (e.g. case difficulty) on the accuracy of self-monitoring by medical students. METHODS: In a cross-sectional study, 283 medical students from 5 years of study completed a computer-based clinical reasoning exercise. Confidence ratings were collected after completing each of six cases and the accuracy of self-monitoring was considered to be a function of confidence when the eventual answer was correct relative to when the eventual answer was incorrect. The magnitude of that difference was then explored as a function of year of seniority, gender, case difficulty and overall aptitude. RESULTS: Students demonstrated accurate self-monitoring by virtue of giving higher confidence ratings (57.3%) and taking a shorter time to work through cases (25.6 seconds) when their answers were correct relative to when they were wrong (41.8% and 52.0 seconds, respectively; p< 0.001 and d > 0.5 in both instances). Self-monitoring indices were related to student seniority and case difficulty, but not to overall ability or student gender. CONCLUSIONS: This study suggests that the accuracy of self-monitoring is context specific, being heavily influenced by the struggles students experience with a particular case rather than reflecting a generic ability to know when one is right or wrong. That said, the apparent capacity to self-monitor increases developmentally because increasing experience provides a greater likelihood of success with presented problems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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