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Enregistrement W2996636171 · doi:10.1111/medu.14047

The impact of entrustment assessments on feedback and learning: Trainee perspectives

2019· article· en· W2996636171 sur OpenAlexaffabout
Leslie Martin, Matthew Sibbald, Daniel Brandt Vegas, Dana Russell, Marjan Govaerts

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)FeelingMedical educationEducational measurementPsychologySelf-assessmentFocus groupFlexibility (engineering)MedicinePedagogyCurriculumSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Assessment for and of learning in workplace settings is at the heart of competency-based medical education. In postgraduate medical education (PGME), entrustable professional activities (EPAs) and entrustment scales are increasingly used to assess competence. However, the educational impacts of these assessment approaches remain unknown. Therefore, this study aimed to explore trainee perceptions regarding the impacts of EPAs and entrustment scales on feedback and learning processes in the clinical setting. METHODS: Four focus groups were conducted with postgraduate trainees in anaesthesia, emergency medicine, general internal medicine and nephrology at McMaster University in Hamilton, Ontario, Canada. Data collection and analysis were informed by principles of constructivist grounded theory. RESULTS: Entrustable professional activities representing well-defined tasks are perceived as potentially effective drivers for feedback and learning. Use of EPAs and entrustment scales, however, may augment existing tensions between developmental (for learning) and decision-making (of learning) assessment functions. Three key dilemmas seem to influence the impact of EPA-based assessment approaches on residents' learning: (a) standardisation of outcomes versus flexibility in assessment to align with individual learning experiences; (b) assessment tasks focusing on performance standards versus opportunities for learning, and (c) feedback focusing on numeric entrustment scores versus narrative and dialogue. Use of entrustment as an assessment outcome may impact trainees' motivation and feelings of self-efficacy, further enhancing tensions between learning and performance. CONCLUSIONS: Entrustable professional activities and entrustment scales may support assessment for learning in PGME. However, their successful implementation requires the careful management of dilemmas that arise in EPA-based assessment in order to support competence development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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