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Enregistrement W3211226299 · doi:10.36834/cmej.72461

Educators and practitioners’ perspectives in the development of a learning by concordance tool for medical clerkship in the context of the COVID pandemic

2021· article· en· W3211226299 sur OpenAlexaffvenue
Marie‐France Deschênes, Bernard Charlin, Véronique Phan, Geneviève Grégoire, Tania Riendeau, Margaret Henri, Aurore Fehlmann, Ahmed Moussa

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)ConcordanceMedical educationPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Process (computing)PsychologyMedicineComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has forced medical schools to create educational material to palliate the anticipated and observed decrease in clinical experiences during clerkships. An online learning by concordance (LbC) tool was developed to overcome the limitation of students' experiences with clinical cases. However, knowledge about the instructional design of an LbC tool is scarce, especially the perspectives of collaborators involved in its design: 1- educators who wrote the vignettes' questions and 2- practitioners who constitute the reference panel by answering the LbC questions. The aim of this study was to describe the key elements that supported the pedagogical design of an LbC tool from the perspectives of educators and practitioners. METHODS: A descriptive qualitative research design has been used. Online questionnaires were used, and descriptive analysis was conducted. RESULTS: Six educators and 19 practitioners participated in the study. Important to the educators in designing the LbC tool were prevalent or high-stake situations, theoretical knowledge, professional situations experienced and perceived difficulties among students, and that the previous workshop promoted peer discussion and helped solidify the writing process. Important for practitioners was standards of practice and consensus among experts. However, they were uncertain of the educational value of their feedback, considering the ambiguity of the situations included in the LbC tool. CONCLUSIONS: The LbC tool is a relatively new training tool in medical education. Further research is needed to refine our understanding of the design of such a tool and ensure its content validity to meet the pedagogical objectives of the clerkship.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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