Assessment Practices in Continuing Professional Development Activities in Health Professions: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In continuing professional development (CPD), educators face the need to develop and implement innovative assessment strategies to adhere to accreditation standards and support lifelong learning. However, little is known about the development and validation of these assessment practices. We aimed to document the breadth and depth of what is known about the development and implementation of assessment practices within CPD activities. METHODS: We conducted a scoping review using the framework proposed by Arksey and O'Malley (2005) and updated in 2020. We examined five databases and identified 1733 abstracts. Two team members screened titles and abstracts for inclusion/exclusion. After data extraction, we conducted a descriptive analysis of quantitative data and a thematic analysis of qualitative data. RESULTS: A total of 130 studies were retained for the full review. Most reported assessments are written assessments (n = 100), such as multiple-choice items (n = 79). In 99 studies, authors developed an assessment for research purpose rather than for the CPD activity itself. The assessment validation process was detailed in 105 articles. In most cases, the authors examined the content with experts (n = 57) or pilot-tested the assessment (n = 50). We identified three themes: 1-satisfaction with assessment choices; 2-difficulties experienced during the administration of the assessment; and 3-complexity of the validation process. DISCUSSION: Building on the adage "assessment drives learning," it is imperative that the CPD practices contribute to the intended learning and limit the unintended negative consequences of assessment. Our results suggest that validation processes must be considered and adapted within CPD contexts.
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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 | 0,079 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».