Going against the grain: An exploration of agency in medical learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Learner-centred medical education relies on learner agency. While attractive in principle, the actual exercise of agency is a complicated process, potentially constrained by social norms and cultural expectations. In this study, we explored what it means to be an agentic learner in medicine, and how individuals experience and harness agency in their learning. METHODS: Using a constructivist grounded theory approach, we interviewed 19 physicians or physicians-in-training who identified as 'learning mavericks'; this strategy facilitated recruiting participants with a strong sense of themselves as agentic learners. We asked them about atypical learning choices they had made, about support and resistance they encountered and about how they managed to carve a distinct path for themselves. Data collection and analysis were concurrent and iterative, grounded in the constant comparative approach. RESULTS: We identified one overarching concept: agency is work. The work of exercising agency was compounded by a system of professional training that was perceived to promote conformity and to resist individual learner agency. Individuals' capacity to exercise agency appeared to be bolstered by social capital, self-knowledge and mentorship. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Our work extends and elaborates the understanding of learner agency in medicine, highlighting the exercise of agency as a sometimes counter-cultural act that requires learners to resist considerable pressure to conform to social and professional expectations. Agency may come more easily to strong learners who have established their ability to succeed within the system's expectations. Enhancing learner agency thus requires careful attention to learner support. Mentorship that both helps learners to identify appropriate learning paths and shields them from the pull of social expectations may be especially fruitful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».