Evaluating the Quality of Health Professions Learning Environments: Development and Validation of the Health Education Learning Environment Survey (HELES)
Notice bibliographique
Résumé
The learning environment can be broadly conceptualized as the physical, social, and psychological context in which learning and socialization takes place. While there is now an expectation that health professions education programs should monitor the quality of their learning environment, existing measures have been criticized for lacking a theoretical foundation and sufficient validity evidence. Guided by Moos's learning environment framework, this study developed and preliminarily validated a global measure of the learning environment. Three pilot tests, conducted on 1,040 undergraduate medical students, refined the measure into the 35-item Health Education Learning Environment Survey (HELES), which consists of six subscales: peer relationships, faculty relationships, work-life balance, clinical skills development, expectations, and educational setting and resources. A final validation study conducted on another sample of 347 medical students confirmed its factor structure and examined its reliability and relation of the HELES to the Medical School Learning Environment Survey (MSLES). Subscale reliabilities ranged from .78 to .89. The HELES correlated with the MSLES at .79. These results indicate that the HELES can provide a valid and reliable assessment of the learning environment of medical students and, as such, can be used to inform accreditation and program planning in health professions programs.
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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 | 0,058 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».