Developing a dashboard for program evaluation in competency-based training programs: a design-based research project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian specialist residency training programs are implementing a form of competency-based medical education (CBME) that requires the assessment of entrustable professional activities (EPAs). Dashboards could be used to track the completion of EPAs to support program evaluation. Methods: Using a design-based research process, we identified program evaluation needs related to CBME assessments and designed a dashboard containing elements (data, analytics, and visualizations) meeting these needs. We interviewed leaders from the emergency medicine program and postgraduate medical education office at the University of Saskatchewan. Two investigators thematically analyzed interview transcripts to identify program evaluation needs that were audited by two additional investigators. Identified needs were described using quotes, analytics, and visualizations. Results: Between July 1, 2019 and April 6, 2021 we conducted 17 interviews with six participants (two program leaders and four institutional leaders). Four needs emerged as themes: tracking changes in overall assessment metrics, comparing metrics to the assessment plan, evaluating rotation performance, and engagement with the assessment metrics. We addressed these needs by presenting analytics and visualizations within a dashboard. Conclusions: We identified program evaluation needs related to EPA assessments and designed dashboard elements to meet them. This work will inform the development of other CBME assessment dashboards designed to support program evaluation.
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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 | 0,019 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».