Veterinary Student Self-Assessment of Basic Surgical Skills as an Experiential Learning Tool
Notice bibliographique
Résumé
Mastery of basic skills is critical for surgical training. Such training is best obtained by experiential learning, which requires an element of self-reflection. Self-reflection is not always an automatic process, however; guidance may be required. This article sought to determine whether guided self-assessment would help facilitate student mastery of learned skills in a veterinary basic surgery course. The course consisted of 18 lectures and eight laboratories. Students were provided with written notes and presentation slides before the course. At the end of each lab, students completed a self-assessment of their skills. Skills were practiced in multiple labs; at the end of the course, each student was given a graded, practical examination to evaluate skills mastery. Statistical analysis was performed to compare students' mean self-assessment over the eight labs and to determine whether self-assessment scores correlated with examination grades. Results from 80 students were included. Students' overall self-assessments improved significantly from lab 1 to lab 8, and their self-assessment of two specific skills (closed gloving and simple continuous suture pattern) also improved. Students' self-assessments after the eighth lab were predictive of their practical exam scores. These results suggest guided reflection in the form of self-assessment could help facilitate student mastery of basic surgery skills. Correlation between self-assessment and practical examination results suggests instructors may use these self-assessments to detect students who need extra practice or instruction.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».