Critical thinking, biases and dual processing: The enduring myth of generalisable skills
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The myth of generalisable thinking skills in medical education is gaining popularity once again. The implications are significant as medical educators decide on how best to use limited resources to prepare trainees for safe medical practice. This myth-busting critical review cautions against the proliferation of curricular interventions based on the acquisition of generalisable skills. STRUCTURE: This paper begins by examining the recent history of general thinking skills, as defined by research in cognitive psychology and medical education. We describe three distinct epochs: (a) the Renaissance, which marked the beginning of cognitive psychology as a discipline in the 1960s and 1970s and was paralleled by educational reforms in medical education focused on problem solving and problem-based learning; (b) the Enlightenment, when an accumulation of evidence in psychology and in medical education cast doubt on the assumption of general reasoning or problem-solving skill and shifted the focus to consideration of the role of knowledge in expert clinical performance; and (c) the Counter-Enlightenment, in the current time, when the notion of general thinking skills has reappeared under different guises, but the fundamental problems related to lack of generality of skills and centrality of knowledge remain. CONCLUSIONS: The myth of general thinking skills persists, despite the lack of evidence. Progress in medical education is more likely to arise from devising strategies to improve the breadth and depth of experiential knowledge.
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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 | 0,035 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,037 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».