Exploring the Use of a Novel Self-Assessment Employability Questionnaire to Evaluate Undergraduate Veterinary Attainment of Professional Attributes: An Explanatory Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
The move to outcome-based education for professional degrees has placed an emphasis on defining what constitutes competencies for a profession. A review of the literature on professional competencies shows the development of professional frameworks that encompass the knowledge, clinical skills, professional skills, and professional attributes regarded as necessary for veterinary graduates. It follows that veterinary education has a responsibility to ensure students have these professional competencies. This study used an explanatory mixed-methods approach to determine whether veterinary students at the University of Glasgow attained professional skills and attributes. Using a publicly available employability framework developed as part of the VetSet2Go project, a quantitative comparison was made between students of different genders and students from separate year groups. Focus groups from these year groups explored the potential reasons for the scores and where the employability attributes were acquired. Participants were asked to provide feedback on the usefulness of the employability self-assessment tool. Data analysis showed that students tended to score themselves low on self-confidence and high on trustworthiness. Fourth-year students tended to score themselves lower on each attribute than second-year students. Results indicate that students are aware of the provision of teaching interventions for the development of certain attributes, but they feel some attributes are gained through experience and recognize the importance of school culture; university provides a period for socialization in a professional identity. Self-confidence is important for well-being and for bringing value to future employers, and educators should consider ways to improve this attribute.
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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 | 0,034 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».