A case for feedback and monitoring assessment in competency‐based medical education
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Within competency-based medical education, self-regulated learning (SRL) requires residents to leverage self-assessment and faculty feedback. We sought to investigate the potential for competency-based assessments to foster SRL by quantifying the relationship between faculty feedback and entrustment ratings as well as the congruence between faculty assessment and resident self-assessment. MATERIALS AND METHODS: We collected comments in (a) an emergency medicine objective structured clinical examination group (objective structured clinical examinations [OSCE] and emergency medicine OSCE group [EMOG]) and (b) a first-year resident multidisciplinary resuscitation "Nightmares" course assessment group (NCAG) and OSCE group (NOG). We assessed comments across five domains including Initial Assessment (IA), Diagnostic Action (DA), Therapeutic Action (TA), Communication (COM), and entrustment. Analyses included structured qualitative coding and (non)parametric and descriptive analyses. RESULTS: In the EMOG, faculty's positive comments in the entrustment domain corresponded to lower entrustment score Mean Ranks (MRs) for IA (<11.1), DA (<11.2), and entrustment (<11.6). In NOG, faculty's negative comments resulted in lower entrustment score MRs for TA (<11.8 and <10) and DA (<12.4), and positive comments resulted in higher entrustment score MRs for IA (>15.4) and COM (>17.6). In the NCAG, faculty's positive IA comments were negatively correlated with entrustment scores (ρ = -.27, P = .04). Across programs, faculty and residents made similar domain-specific comments 13% of the time. CONCLUSIONS: Minimal and inconsistent associations were found between narrative and numerical feedback. Performance monitoring accuracy and feedback should be included in assessment validation.
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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 | 0,160 | 0,348 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| 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 ».