Developing a dashboard to meet the needs of residents in a competency-based training program: A design-based research project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canadian specialty programs are implementing Competence By Design, a competency-based medical education (CBME) program which requires frequent assessments of entrustable professional activities. To be used for learning, the large amount of assessment data needs to be interpreted by residents, but little work has been done to determine how visualizing and interacting with this data can be supported. Within the University of Saskatchewan emergency medicine residency program, we sought to determine how our residents' CBME assessment data should be presented to support their learning and to develop a dashboard that meets our residents' needs. METHODS: We utilized a design-based research process to identify and address resident needs surrounding the presentation of their assessment data. Data was collected within the emergency medicine residency program at the University of Saskatchewan via four resident focus groups held over 10 months. Focus group discussions were analyzed using a grounded theory approach to identify resident needs. This guided the development of a dashboard which contained elements (data, analytics, and visualizations) that support their interpretation of the data. The identified needs are described using quotes from the focus groups as well as visualizations of the dashboard elements. RESULTS: Resident needs were classified under three themes: (1) Provide guidance through the assessment program, (2) Present workplace-based assessment data, and (3) Present other assessment data. Seventeen dashboard elements were designed to address these needs. CONCLUSIONS: Our design-based research process identified resident needs and developed dashboard elements to meet them. This work will inform the creation and evolution of CBME assessment dashboards designed to support resident learning.
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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 | 0,062 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».