The Hidden Curriculum of Compassionate Care: Can Assessment Drive Compassion?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Medical schools are expected to promote compassionate care among learners. Assessment is a key way to communicate values to learners but can create a hidden curriculum. Assessing compassionate care is challenging; however, not assessing it can communicate to students that such care is not valued. The purpose of this study was to explore how current assessment strategies promote or suppress the idea that caring behaviors are valued learning objectives. METHOD: Data sources were third-year course documents; interviews of 9 faculty, conducted between December 2015 and February 2016; and focus groups with 13 third-year medical students and an interview with 1 third-year medical student, conducted between February and June 2016. The stated intentions of third-year assessments were compared with the behaviors rewarded through the assessment process and the messages students received about what is valued in medical school. RESULTS: Syllabi did not include caring as a learning outcome. Participants recognized assessment as a key influence on student focus. Faculty perspectives varied on the role of medical schools in assessing students' caring and compassion. Students prioritized studying for assessments but described learning about caring and compassion from interactions such as meaningful patient encounters and both positive and negative role models that were not captured in assessments. CONCLUSIONS: Faculty members expressed concern about not assessing caring and compassion but acknowledged the difficulty in doing so. While students admitted that assessments influenced their studying, their reported experiences revealed that the idea that "assessment drives learning" did not capture the complexity of their learning.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».