Assigning Medical Students Learning Goals: Do They Do It, and What Happens When They Don't?
Notice bibliographique
Résumé
Theory: Medical curricula now include more time for trainees to manage their studying independently, yet evidence suggests that time is not well spent without guidance. Social-cognitivist models of self-regulated learning suggest value when guiding learners to set goals related to their performance processes (actions producing outcomes) versus their performance outcomes (products of performance). Hypotheses: We expected participants oriented to set process goals would demonstrate better suturing skill retention compared with participants oriented to set outcome goals. Method: We randomly assigned 41 medical students to two groups: outcome oriented or process oriented. They self-scored their performance using a visual analog scale on every third trial during 25 training trials, and during 10 retention trials 2 weeks later. Two raters assessed participants’ suturing performances (process) and final products (outcome). After finding weak support for our hypothesis, we calculated a “self-monitoring calibration coefficient” as the Pearson’s correlation between the raters’ average score and each participant’s self-scores. We used a mixed-effects analysis of variance to compare participants’ performance scores as well as t tests and an analysis of variance to compare their self-monitoring calibration coefficients. Results: Analysis of skill retention data revealed a significant Group × Trial interaction, suggesting a benefit for the process group only for the 10th retention trial (p = .03). During training, the process group had significantly better (p = .02) self-monitoring calibration (r = .71 ± .29) than the outcome group (r = .38 ± .55). In retention, participants in both groups were significantly better calibrated (p = .04) with rater’s scores of performance processes (r = .39 ± .60) versus performance outcomes (r = .11 ± .63). Conclusions: Our findings provide limited evidence for our original hypothesis. Perhaps more important, however, our self-monitoring calibration data highlighted inconsistencies between our interventions and our participants’ apparent preferences. Not all participants adopted their assigned goal setting orientation, showing that researchers and educators must consider the extent to which trainees adopt imposed instructions in any educational intervention.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».