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Enregistrement W4384663774 · doi:10.1097/ceh.0000000000000523

Teaching Observation as a Faculty Development Tool in Medical Education: A Scoping Review

2023· review· en· W4384663774 sur OpenAlexaff
Simon Kitto, Natalia Danilovich, Paula Rowland, Karen Leslie, Paul Hendry, Amanda Hodgson, Arone Wondwossen Fantaye, Heather Lochnan

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensCanadian Medical Protective AssociationOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentTerminologyMedical educationFaculty developmentInclusion (mineral)CoachingPsychologyProfessional developmentMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Health professions education often includes teaching observation to inform faculty development (FD) and indirectly improve student performance. Although these FD approaches are well received by faculty, they remain underused and/or underreported, with limited opportunities to receive feedback in workplace contexts. The goal of our study was to map the depth and breadth of education literature on the use of observation of teaching as a tool of professional development in medical education. METHODS: Following the methodology by Arksey and O'Malley, we conducted a scoping review and searched four databases for articles published in English (final searches in April 2022). RESULTS: Of 2080 articles identified, 45 met the inclusion criteria. All observation activities were associated with one of the following FD approaches: peer observation of teaching (23 articles, 51%), peer coaching (12, 27%), peer review (9, 20%), and the critical friends approach (1, 2%). Thirty-three articles (73%) concerned formative versions of the observation model that took place in clinical settings (21, 47%), and they tended to be a voluntary (27, 60%), one-off (18, 40%), in-person intervention (29, 65%), characterized by limited institutional support (13, 29%). Both barriers and challenges of teaching observation were identified. DISCUSSION: This review identified several challenges and shortcomings associated with teaching observation, such as inadequate methodological quality of research articles, inconsistent terminology, and limited understanding of the factors that promote long-term sustainability within FD programs. Practical strategies to consider when designing an FD program that incorporates teaching observation are outlined.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,179
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,179
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0240,028
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,407 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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