Confidence‐competence alignment and the role of self‐confidence in medical education: A conceptual review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There have been significant advances in competency-based medical education (CBME) within health professions education. While most of the efforts have focused on competency, less attention has been paid to the role of confidence as a factor in preparing for practice. This paper seeks to address this deficit by exploring the role of confidence and the calibration of confidence with regard to competence. METHODS: This paper presents a conceptual review of confidence and the calibration of confidence in different medical education contexts. Building from an initial literature review, the authors engaged in iterative discussions exploring divergent and convergent perspectives, which were then supplemented with targeted literature reviews. Finally, a stakeholder consultation was conducted to situate and validate the provisional findings. RESULTS: A series of axioms were developed to guide perceptions and responses to different states of confidence in health professionals: (a) confidence can shape how we act and is optimised when it closely corresponds to reality; (b) self-confidence is task-specific, but also inextricably influenced by the individual self-conceptualisation, the surrounding system and society; (c) confidence is shaped by many external factors and the context of the situation; (d) confidence must be considered in conjunction with competence and (e) the confidence-competence ratio (CCR) changes over time. It is important to track learners' CCRs and work with them to maintain balance. CONCLUSION: Confidence is expressed in different ways and is shaped by a variety of modifiers. While CBME primarily focuses on competency, proportional confidence is an integral component in ensuring safe and professional practice. As such, it is important to consider both confidence and competence, as well as their relationship in CBME. The CCR can serve as a key construct in developing mindful and capable health professionals. Future research should evaluate strategies for assessing CCR, identify best practices for teaching confidence and guiding self-calibration of CCR and explore the role of CCR in continuing professional development for individuals and teams.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 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 ».