Resident Perceptions of Assessment and Feedback in Competency-Based Medical Education: A Focus Group Study of One Internal Medicine Residency Program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As key participants in the assessment dyad, residents must be engaged with the process. However, residents' experiences with competency-based medical education (CBME), and specifically with entrustable professional activity (EPA)-based assessments, have not been well studied. The authors explored junior residents' perceptions regarding the implementation of EPA assessment and feedback initiatives in an internal medicine program. METHOD: From May to November 2018, 5 focus groups were conducted with 28 first-year internal medicine residents from the University of Toronto, exploring their experiences with facilitators and barriers to EPA-based assessments in the first years of the CBME initiative. Residents were exposed to EPA-based feedback tools from early in residency. Themes were identified using constructivist grounded theory to develop a framework to understand the resident perception of EPA assessment and feedback initiatives. RESULTS: Residents' discussions reflected a growth mindset orientation, as they valued the idea of meaningful feedback through multiple low-stakes assessments. However, in practice, feedback seeking was onerous. While the quantity of feedback had increased, the quality had not; some residents felt it had worsened, by reducing it to a form-filling exercise. The assessments were felt to have increased daily workload with consequent disrupted workflow and to have blurred the lines between formative and summative assessment. CONCLUSIONS: Residents embraced the driving principles behind CBME, but their experience suggested that changes are needed for CBME in the study site program to meet its goals. Efforts may be needed to reconcile the tension between assessment and feedback and to effectively embed meaningful feedback into CBME learning environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».