Dental faculty and student views of didactic and clinical assessment: A qualitative description study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although assessment is essential to accurately represent student learning, little is currently known about student and faculty perceptions of assessment in dental schools. Our study aimed to explore faculty and student views of didactic and clinical assessments in the School of Dentistry at the University of Alberta. METHOD: Qualitative description informed the study design. Data were collected through focus groups and analysed inductively using manifest content analysis. RESULTS: Five focus groups were conducted with faculty (n = 34) and three with students (n = 19). Faculty and student views of assessment were related to improvements made (perceived positive changes), improvements needed (perceived limitations) and improvements recommended (recommendations to improve perceived limitations). Faculty and students reported that improvements made (eg adequacy of assessment to students' levels of training) varied across instructors, courses and learning environments. Both faculty and students perceived clinical assessments as less appropriate than didactic assessments. Faculty perceived limitations were mostly related to assessment appropriateness, especially assessment accuracy and comprehensiveness, whilst student perceived limitations included other issues related to appropriateness (eg misalignment with course objectives) as well as issues related to assessment volume, pace and scheduling. Similarly, faculty recommendations focused on enhancing the assessment of clinical competencies, whilst students' recommendations aimed to also improve assessment scheduling, volume and usage (eg for learning purposes). CONCLUSIONS: Faculty and student views of assessment complemented one another. Our data show that assessment in dental education is multidimensional, so that multilevel strategies may be needed to improve this component of dental curricula.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».