On embedding assessments of self-regulated learning into licensure activities in the health professions: a call to action
Notice bibliographique
Résumé
How well have healthcare professionals and trainees been prepared for the inevitable demands for new learning that will arise in their future? Given the rapidity with which 'core healthcare knowledge' changes, medical educators have a responsibility to audit whether trainees have developed the capacity to effectively self-regulate their learning. Trainees who engage in effective self-regulated learning (SRL) skillfully monitor and control their cognition, motivation, behaviour, and environment to adaptively meet demands for new learning. However, medical curricula rarely assess trainees' capacity to engage in these strategic processes. In this position paper, we argue for a paradigm shift toward assessing SRL more deliberately in undergraduate and postgraduate programs, as well as in associated licensing activities. Specifically, we explore evidence supporting an innovative blend of principles from the science on SRL, and on preparation for future learning (PFL) assessments. We propose recommendations for how program designers, curriculum developers, and assessment leads in undergraduate and postgraduate training programs, and in licensing bodies can work together to develop integrated assessments that measure how and how well trainees engage in SRL. Claims about lifelong learning in health professions education have gone unmatched by responsive curricular changes for far too long. Further neglecting these important competencies represents a disservice to medical trainees and a potential risk to the future patients they will care for.
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 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 | 0,283 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».