Assessing Student Performance Using a Novel Rubric Based on the Dreyfus Model of Skill Acquisition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pharmacy student performance on practicum was previously assessed using a Likert scale from 0 to 9, resulting in challenges with clarity and assessor subjectivity. To address these issues, an assessment rubric based on the Dreyfus model of skill acquisition was developed and implemented. This study sought to evaluate student, practice educator (PE), and faculty perceptions related to the rubric's effectiveness in assessing student performance within the direct patient care practicum setting. METHODS: An exploratory sequential mixed methods approach was used. A qualitative component using focus groups and semistructured interviews was followed by a quantitative component using a survey questionnaire. Data gathered from the qualitative component were collectively analyzed and used to inform questionnaire development intended to confirm identified themes and collect further data on stakeholder perceptions. RESULTS: A total of 7 students, 7 PEs, and 4 faculty participated in the focus groups/interviews and 70 of 645 (10.9%) students and 103 of 756 (13.6%) PEs participated in the survey questionnaire. The majority of the participants felt that the rubric clearly communicated the expectations for student performance, is relevant and consistent with pharmacy practice, and is useful in accurately assessing performance. For PEs with experience, the novel rubric was an improvement over the previous assessment processes and perceived as more thorough and clearer in describing performance expectations. The identified challenges included the rubric's visual organization, length, and redundancy of some of the assessment elements. CONCLUSION: Our findings suggest that a novel rubric based on the Dreyfus model is effective in assessing student performance on practicum and may address some of the challenges commonly observed with performance assessment.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».