Clinically‐Oriented Verbal Laboratory Assessments in the Gross Anatomy Pre‐Clerkship Medical Curriculum that are Designed to Assess Multiple Competencies
Notice bibliographique
Résumé
One of the fundamental principles of a competency‐based medical education curriculum is the integration of the assessment with the curriculum. Assessment needs to be designed to drive learning and similarly learning should drive assessment. Canadian medical schools follow the framework outlined by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada that a competent physician embodies the competencies of all seven CanMeds Roles: Medical Expert, Communicator, Collaborator, Leader, Health Advocate, Scholar, and Professional. All assessments within an integrated competency‐based medical education curriculum should assess more than medical expert. As such, at the Schulich School of Medicine and Dentistry at Western University, we re‐structured traditional bell‐ringer exams into verbal assessments with both individual and group components. Our goal in offering verbal assessments in a group setting was threefold: 1) students would be assessed in three CanMeds Roles: medical expert, collaborator, and communicator; 2) students would be able to receive immediate formative feedback on their knowledge level which in turn would promote mastery of the material; and 3) the verbal assessment would allow us to better assess the application of anatomical knowledge within a clinical context. This talk focusses on the effectiveness and limitations of this new model of assessment. In addition, the process and resources required for the in‐laboratory verbal assessments will be outlined and future directions will be explored. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».