The ways social networks shape reflection on early significant clinical experiences in medical school
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical curricula are increasingly providing opportunities to guide reflection for medical students. However, educational approaches are often limited to formalized classroom initiatives where reflection is prescriptive and measurable. There is paucity of literature that explores the personal ways students may experience authentic reflection outside of curricular time. The purpose of this study was to understand how social networks might shape dimensions of reflection. Methods: This study employed a qualitative social network analysis approach with a core sample of seven first year undergraduate medical students who described their relationships with 61 individuals in their networks. Data consisted of participant generated sociograms and individual semi-structured interviews. Results: Many learners struggled to find significant ways to involve their social networks outside of medicine in their new educational experiences. It appeared that some medical students began in-grouping, becoming more socially exclusive. Interestingly, participants emphasized how curricular opportunities such as reflective portfolio sessions were useful for capturing a diversity of perspectives. Conclusions: Our study is one of the first to characterize the social networks inside and outside of medical school that students utilize to discuss and reflect on early significant clinical experiences. Recent commentary in the literature has suggested reflection is diverse and personal in nature and our study offers empirical evidence to demonstrate this. Our insights emphasize the importance of moving from an instrumental approach to an authentic socially situated approach if we wish to cultivate reflective lifelong learning.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».