Feedback and formative assessment in Competency by Design: The experience of residents and supervisors within a urology training program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Competency by Design (CBD) is a form of competency-based medical education implemented in Canadian urology programs since 2018. Regular, multimethod assessments and formative feedback via Entrustable Professional Activities (EPAs) are the cornerstones of CBD. Personalized and regular feedback are the top perceived benefits of CBD by both residents and supervisors; however, evidence shows that in practice, constant feedback-seeking is burdensome, and increased quantity of feedback does not equal increased quality. The experience of CBD implementation has not yet been studied in surgical programs. Our aim was to examine how supervisors and residents have experienced the integration of formative assessment and feedback since the implementation of CBD in a surgical training program. METHODS: Using data from focus groups, a qualitative phenomenological analysis based on the experiences of the residents and supervisors in a urology residency program was performed. RESULTS: Residents and supervisors felt that CBD allowed for better tracking of resident performance and increased quantity of feedback; however, increased workload, delayed completion of EPA assessments, lack of direct observation in non-surgical activities, variable supervisor guidance, and lack of understanding of CBD were cited as barriers to providing proper feedback and formative assessment. CONCLUSIONS: The participants experienced a lukewarm transition in feedback and formative assessment practices with CBD. As with every process of change, these growing pains may eventually result in meaningful practice improvements and incorporation of a CBD culture into everyday learning activities.
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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 | 0,027 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».