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Enregistrement W3216680039 · doi:10.1080/0142159x.2021.2004307

Effective competency-based medical education requires learning environments that promote a mastery goal orientation: A narrative review

2021· article· en· W3216680039 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLifelong learningGoal orientationNarrative reviewMastery learningAdaptive learningPlan (archaeology)Orientation (vector space)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Competency-based medical education (CBME) emphasizes the need for learners to be central to their own learning and to take an active role in learning. This approach has a dual aim: to encourage learners to actively engage in their own learning, and to push learners to develop learning strategies that will prepare them for lifelong learning. This review paper proposes a theoretical bridge between CBME and lifelong learning and puts forth the argument that in order for CBME programs to produce the physicians truly needed in our society now and in the future, learning environments must be intentionally designed to foster mastery goal orientations and to support the development of adaptive self-regulated learning skills and behaviours. MATERIALS AND METHODS: This narrative literature review incorporated results of searches conducted by a subject librarian in PsycInfo and MedLine. Articles were also identified through reference lists of identified papers to capture older key citations. Analysis of the literature used a constructivist epistemological approach to develop an integrative description of the interaction of achievement goal orientation, self-regulated learning, learning environment, and lifelong learning. RESULTS: Findings from achievement goal theory research support the assumption that adoption of a mastery goal orientation facilitates the use of adaptive learning behaviours, such as those described in self-regulated learning theory. Adaptive self-regulated learning strategies, in turn, facilitate effective lifelong learning. The authors offer evidence for how learning environments influence goal orientations and self-regulated learning, and propose that CBME programs intentionally plan for such learning environments. Finally, the authors offer specific suggestions and examples for how learning environments can be designed or adjusted to support adoption of a mastery goal orientation and use of self-regulated learning behaviours and strategies to help support development of adaptive lifelong learners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations65
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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