Formation par concordance de script en orthophonie : récit de pratique en évaluation des troubles acquis de la communication
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Le programme de maîtrise professionnelle en orthophonie de l’Université de Montréal a connu une refonte complète de programme en 2020, et s’inscrit maintenant dans une approche par compétence. La formation par concordance de script (FpC) a été intégrée au programme de formation afin de contextualiser plus rapidement les apprentissages et ainsi réduire l’écart entre l’apprentissage théorique en classe et l’apprentissage pratique en milieu clinique. Objectif : Rapporter l’expérience de pratique de la FpC réalisée auprès d’étudiant.e.s en orthophonie et explorer les liens entre cette activité pédagogique et les dimensions constituantes du raisonnement clinique ainsi que la position d’apprentissage des étudiant.e.s. Méthodes : Une FpC portant sur l’évaluation des troubles acquis de la communication a été développée avec l’aide de dix panélistes. La FpC a été administrée à un groupe de 71 étudiant.e.s de première année de maîtrise professionnelle en orthophonie. Les réponses des étudiant.e.s ont été comparées à celles des panélistes. Un bilan réflexif a aussi été complété par près de la moitié des étudiant.e.s et une analyse qualitative des réponses a été réalisée. Résultats : Les réponses des étudiant.e.s se sont avérées plus concordantes à celles des panélistes après la partie « entraînement ». Les résultats obtenus auprès des étudiant.e.s témoignent de leur appréciation de cette nouvelle modalité d’apprentissage. Selon les réponses au bilan réflexif, la FpC semble favoriser une perception de développement du raisonnement clinique chez les apprenant.e.s et semble leur permettre d’adopter spontanément une position d’apprentissage. Conclusion : Bien que la tâche ait été perçue comme complexe par les étudiant.e.s, les résultats indiquent qu’iels sont capables de mobiliser les connaissances apprises en classe et d’exercer un jugement clinique sur la base de ces connaissances malgré une faible exposition clinique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».