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Enregistrement W4367153413 · doi:10.1016/j.ajpe.2023.100060

Assessing Student Performance Using a Novel Rubric Based on the Dreyfus Model of Skill Acquisition

2023· article· en· W4367153413 sur OpenAlexaff
Janice Yeung, Ali Reza Ladak, Nicole Bruchet, George Pachev

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Pharmaceutical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensInterior HealthUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricPracticumFocus groupMedical educationCLARITYQualitative propertyPsychologyPharmacyPharmacy practiceLikert scaleCurriculumMedicineComputer sciencePedagogyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,382 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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