Comparing Entrustment and Competence: An Exploratory Look at Performance-Relevant Information in the Final Year of a Veterinary Program
Notice bibliographique
Résumé
Workplace-based assessments and entrustment scales have two primary goals: providing formative information to assist students with future learning; and, determining if and when learners are ready for safe, independent practice. To date, there has not been an evaluation of the relationship between these performance-relevant information pieces in veterinary medicine. This study collected quantitative and qualitative data from a single cohort of final-year students ( n = 27) across in-training evaluation reports (ITERs) and entrustment scales in a distributed veterinary hospital environment. Here we compare progression in scoring and performance within and across student, within and across method of assessment, over time. Narrative comments were quantified using the Completed Clinical Evaluation Report Rating (CCERR) instrument to assess quality of written comments. Preliminary evidence suggests that we may be capturing different aspects of performance using these two different methods. Specifically, entrustment scale scores significantly increased over time, while ITER scores did not. Typically, comments on entrustment scale scores were more learner specific, longer, and used more of a coaching voice. Longitudinal evaluation of learner performance is important for learning and demonstration of competence; however, the method of data collection could influence how feedback is structured and how performance is ultimately judged.
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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 | 0,013 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».