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Enregistrement W4322584018 · doi:10.2196/41626

Students’ Perception of Formative Assessment as an Instructional Tool in Competency-Based Medical Education: Proposal for a Proof-of-Concept Study

2023· article· en· W4322584018 sur OpenAlexvenueno aff
Farah Otaki, Mandana Gholami, Iman Fawad, Anjum Akbar, Yajnavalka Banerjee

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentSummative assessmentMedical educationBachelorFocus groupComputer scienceQualitative propertySession (web analytics)ConceptualizationPsychologyMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In competency-based medical education (CBME), "Assessment for learning" or "Formative Assessment" (FA) plays a key role in augmenting student learning. FAs help students to measure their progress over time, enabling them to proactively improve their performance in summative assessments. FAs also encourage students to learn in a way where they address their knowledge gaps and gaps in their conceptualization of the subject matter. The effectiveness of an FA, as a learning and development instrument, relies on the degree of student involvement in the corresponding educational intervention's design and implementation. The extent of students' engagement in FA can be evaluated by appraising their perception regarding the educational intervention itself. OBJECTIVE: This proof-of-concept study aims to develop a systemic understanding of a Formative Assessment as an Instructional Tool (FAIS) implemented in a biochemistry course in the Basic Medical Sciences component of an undergraduate entry, CBME. METHODS: The educational intervention in question is an FAIS, which is implemented in a biochemistry course in the first semester of a 6-year bachelor of medicine, bachelor of surgery program. When developing the FAIS, each area of knowledge, skills, and attitudes were considered. Assessment formats are developed per Miller's learning pyramid. This multiphase study is meant to rely on a convergent mixed methods design, where qualitative and quantitative data are independently collected and analyzed. Thereafter, the outputs of analyses are systematically merged using joint display analysis process. Qualitative data are collected through a focus group session that captures the students' perception toward the FAIS. Data collection, integral to this focus group session, is exploratory. The inductive qualitative data analysis follows Braun and Clarke's 6-step framework. The quantitative component of this study revolves around investigating the effect of the FAIS on the course's summative assessment. The summative assessment performance of the 71 students, enrolled in the FAIS cohort, will be compared to that of the students in the non-FAIS cohort. The total duration of the proposed multiphase research study is 6 months. RESULTS: This proposed multiphase study is expected to showcase, from a systemic perspective, the effectiveness of the respective educational intervention. It will shed light on the participating students' attitudes in relation to the usefulness of FA in achieving competency goals and in fostering self-directed learning. The proposed study could also uncover the hypothesized association between the FA intervention and enhanced performance in summative assessments. CONCLUSIONS: Our findings will generate evidence regarding the application of FAs, which can be leveraged by other medical educators in contexts similar to those under investigation. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/41626.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,474 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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