“The Most Crushing Thing”: Understanding Resident Assessment Burden in a Competency-Based Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Background: Competency-based medical education (CBME) was expected to increase the workload of assessment for graduate training programs to support the development of competence. Learning conditions were anticipated to improve through the provision of tailored learning experiences and more frequent, low-stakes assessments. Canada has adopted an approach to CBME called Competence by Design (CBD). However, in the process of implementation, learner anxiety and assessment burden have increased unexpectedly. To mitigate this unintended consequence, we need a stronger understanding of how resident assessment burdens emerge and function. Objective: This study investigates contextual factors leading to assessment burden on residents within the framework of CBD. Methods: Residents were interviewed about their experiences of assessment using constructivist grounded theory. Participants (n=21) were a purposive sample from operative and perioperative training programs, recruited from 6 Canadian medical schools between 2019 and 2020. Self-determination theory was used as a sensitizing concept to categorize findings on types of assessment burden. Results: Nine assessment burdens were identified and organized by threats to psychological needs for autonomy, relatedness, and competence. Burdens included: missed opportunities for self-regulated learning, lack of situational control, comparative assessment, lack of trust, constraints on time and resources, disconnects between teachers and learners, lack of clarity, unrealistic expectations, and limitations of assessment forms for providing meaningful feedback. Conclusions: This study contributes a contextual understanding of how assessment burdens emerged as unmet psychological needs for autonomy, relatedness, and competence, with unintended consequences for learner well-being and intrinsic motivation.
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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 | 0,016 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».