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Enregistrement W4384338560 · doi:10.21203/rs.3.rs-3094563/v1

Responding to the real problem of sustainable resuscitation competency with real assessment. Mixed-methods evaluation of an authentic assessment program

2023· preprint· en· W4384338560 sur OpenAlexaboutno aff
James N. Thompson, Claire Verrall, Hans Bogaardt, Abi Thirumanickam, Charles Marley, Malcolm Boyle

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)Competence (human resources)Medical educationPsychologyEducational measurementTest (biology)TUTORCurriculumMedicinePedagogySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The sustainability of resuscitation skills is a widespread concern, with a rapid decay in competence following training reported in many health disciplines. Meanwhile, training programs continue to be disconnected with real-world expectations, and teaching and assessment designs remain in conflict with the evidence for sustainable learning. This study aimed to evaluate a programmatic assessment pedagogy employing entrustable professional activities (EPAs) and the principles of authentic and sustainable assessment. Methods: We conducted a prospective mixed-methods sequential explanatory study to understand and address the sustainable learning challenges faced by final-year undergraduate paramedic students. We introduced a program of five authentic assessment episodes based on actual resuscitation cases, each integrating contextual elements that featured in these real-life events. The student-tutor consensus assessment (STCA) tool was configured to encapsulate an entrustable professional activities (EPA) framework. Each test produced dual results: a student-led grading component and an assessor score based on the level of trust they attributed the student to work unsupervised and meet with the expectations of the workplace. Students and assessors were surveyed about their experiences with the assessment methodologies and asked to evaluate the program using the Ottawa Good Assessment Criteria. Results: Eighty-four students participated in five test events, generating both assessor-only and student-led STCA results. There was a reported mean score increase of 9% across the five tests and an 18% reduction in borderline or below scores. No statistical significance was observed among the scores from eight assessors across 420 unique tests. The mean student consensus remained above 91% in all 420 tests. Both student and assessor participant groups expressed broad agreement that the Ottawa criteria were well-represented in the design, and they shared their preference for the authentic methodology over traditional approaches. Conclusion: In addition to confirming local sustainability issues, this study has highlighted the validity and reliability concerns that exist with conventional resuscitation training designs. We have successfully demonstrated an alternative pedagogy which responds to these concerns, and which embodies the principles of sustainable learning, quality in assessment practice, and the real-world expectations of professionals.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,473 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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