Developing a dashboard to meet Competence Committee needs: a design-based research project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Competency-based programs are being adopted in medical education around the world. Competence Committees must visualize learner assessment data effectively to support their decision-making. Dashboards play an integral role in decision support systems in other fields. Design-based research allows the simultaneous development and study of educational environments. METHODS: We utilized a design-based research process within the emergency medicine residency program at the University of Saskatchewan to identify the data, analytics, and visualizations needed by its Competence Committee, and developed a dashboard incorporating these elements. Narrative data were collected from two focus groups, five interviews, and the observation of two Competence Committee meetings. Data were qualitatively analyzed to develop a thematic framework outlining the needs of the Competence Committee and to inform the development of the dashboard. RESULTS: The qualitative analysis identified four Competence Committee needs (Explore Workplace-Based Assessment Data, Explore Other Assessment Data, Understand the Data in Context, and Ensure the Security of the Data). These needs were described with narratives and represented through visualizations of the dashboard elements. CONCLUSIONS: This work addresses the practical challenges of supporting data-driven decision making by Competence Committees and will inform the development of dashboards for programs, institutions, and learner management systems.
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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 | 0,114 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».