Japanese medical learners’ achievement emotions: Accounting for culture in translating Western medical educational theories and instruments into an asian context
Notice bibliographique
Résumé
Medical learners' achievement emotions during educational activities have remained unexamined in Asian cultural contexts. The Medical Emotion Scale (MES) was previously developed to assess achievement emotions experienced by North American medical learners during learning activities. The goal of this study was to create and validate a Japanese version of the Medical Emotion Scale (J-MES). We translated the MES into Japanese and conducted two initial validation studies of the J-MES. In the first pilot study, we asked five, native-Japanese, second-year medical students to assess their emotions with the J-MES during a computer-based clinical reasoning activity. Each participant was then interviewed to assess the clarity and suitability of the items. In a second, larger study, 41 Japanese medical students were recruited to assess the psychometric properties of the J-MES. We also conducted individual, semi-structured interviews with ten of these participants to explore potential cultural features in the achievement emotions of Japanese students. The first pilot study demonstrated that the J-MES descriptions were clear, and that the scale captured an appropriate range of emotions. The second study revealed that the J-MES scale's profiles and internal structure were largely consistent with control-value theory. The achievement emotions of pride, compassion, and surprise in the J-MES were found to be susceptible to cultural differences between North American and Japanese contexts. Our findings clearly demonstrated the scoring capacity, generalizability, and extrapolability of the J-MES.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».