Do Resident Archetypes Influence the Functioning of Programs of Assessment?
Notice bibliographique
Résumé
While most case studies consider how programs of assessment may influence residents’ achievement, we engaged in a qualitative, multiple case study to model how resident engagement and performance can reciprocally influence the program of assessment. We conducted virtual focus groups with program leaders from four residency training programs from different disciplines (internal medicine, emergency medicine, neurology, and rheumatology) and institutions. We facilitated discussion with live screen-sharing to (1) improve upon a previously-derived model of programmatic assessment and (2) explore how different resident archetypes (sample profiles) may influence their program of assessment. Participants agreed that differences in resident engagement and performance can influence their programs of assessment in some (mal)adaptive ways. For residents who are disengaged and weakly performing (of which there are a few), significantly more time is spent to make sense of problematic evidence, arrive at a decision, and generate recommendations. Whereas for residents who are engaged and performing strongly (the vast majority), significantly less effort is thought to be spent on discussion and formalized recommendations. These findings motivate us to fulfill the potential of programmatic assessment by more intentionally and strategically challenging those who are engaged and strongly performing, and by anticipating ways that weakly performing residents may strain existing processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».