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Enregistrement W3136940970 · doi:10.1002/cbe2.1242

Concept mapping toward competency: Teaching and assessing undergraduate evidence‐informed practice

2021· article· en· W3136940970 sur OpenAlexaffabout
Lynne M. Z. Lafave, Michelle Yeo, Mark R. Lafave

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Competency-Based Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricConcept mapCompetence (human resources)Grading (engineering)PsychologyMathematics educationConstruct validityMedical educationMedicinePsychometricsSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Undergraduate students in healthcare professions need to develop critical thinking skills in order to be prepared to deliver patient‐centered high‐quality care upon graduation. The new Canadian Athletic Therapy Association (CATA) competency framework includes a “scholar” role, placing emphasis on knowledge and skills related to evidence‐informed practices (EIP). Educators are expected to develop their student's EIP skills; however, little is known about the optimal educational approaches to accomplish this task. The study objective was to examine concept mapping as a teaching and learning strategy to deepen the understanding of EIP and examine the validity and reliability of a concept mapping scoring rubric. Method A concept mapping approach to teaching EIP was piloted in an upper‐level research methods and statistics course. Students (N = 15) participated in a pretest post‐test concurrent nested mixed‐method intervention study that analyzed the impact of concept mapping on students' understanding of EIP and assessed initial validity and reliability of the grading rubric. Results Students demonstrated a deeper understanding of EIP and its relationship to healthcare practice following the concept mapping activity compared to a note‐taking activity (Cohen's d = 1.79). The concept mapping rubric used to assess EIP competence demonstrated strong construct validity and content validity with moderate inter‐rater reliability. Conclusions Employing the concept mapping technique as a teaching and learning tool proved to be effective to teach EIP principles and concepts based on student grades. An analytic rubric method was found valid and reliable for grading student concept maps underpinning EIP competency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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