Internal medicine residents’ achievement goals and efficacy, emotions, and assessments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Achievement goal theory is consistently associated with specific cognitions, emotions, and behaviours that support learning in many domains, but has not been examined in postgraduate medical education. The purpose of this research was to examine internal medicine residents' achievement goals, and how these relate to their sense of self-efficacy, epistemic emotions, and valuing of formative compared to summative assessments. These outcomes will be important as programs transition more to competency based education that is characterized by ongoing formative assessments. METHODS: Using a correlational design, we distributed a self-report questionnaire containing 49 items measuring achievement goals, self-efficacy, emotions, and response to assessments to internal medicine residents. We used Pearson correlations to examine associations between all variables. RESULTS: Mastery-approach goals were positively associated with self-efficacy and curiosity and negatively correlated with frustration and anxiety. Mastery-approach goals were associated with a greater value for feedback derived from annual ACP exams, end-of-rotation written exams, and annual OSCEs. Performance-approach goals were only associated with valuing ACP exams. CONCLUSION: Mastery-approach goals were associated with self-efficacy and epistemic emotions among residents, two constructs that facilitate autonomous learning. Residents with mastery-approach goals also appeared to value a wider range of types of assessment data. This profile will likely be beneficial for learners in a competency-based environment that involves high levels of formative feedback.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».