Toward Practice-Based Continuing Education Protocols
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Using assessment to facilitate learning is a well-established priority in education but has been associated with variable effectiveness for continuing professional development. What factors modulate the impact of testing in practitioners are unclear. We aimed to improve capacity to support maintenance of competence by exploring variables that influence the value of web-based pretesting. METHODS: Family physicians belonging to a practice-based learning program studied two educational modules independently or in small groups. Before learning sessions they completed a needs assessment and were assigned to either sit a pretest intervention or read a relevant review article. After the learning session, they completed an outcome test, indicated plans to change practice, and subsequently documented changes made. RESULTS: One hundred twelve physicians completed the study, 92 in small groups. The average lag between tests was 6.3 weeks. Relative to those given a review article, physicians given a pretest intervention: (1) reported spending less time completing the assigned task (16.7 versus 25.7 minutes); (2) performed better on outcome test questions that were repeated from the pretest (65.9% versus 58.7%); and (3) when the learning module was completed independently, reported making a greater proportion of practice changes to which they committed (80.0% versus 45.0%). Knowledge gain was unrelated to physicians' stated needs. DISCUSSION: Low-stakes formative quizzes, delivered with feedback, can influence the amount of material practicing physicians remember from an educational intervention independent of perceptions regarding the need to engage in continuing professional development on the particular topic.
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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 | 0,151 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,034 |
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 ».