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Enregistrement W4386332512 · doi:10.3138/jvme-2023-0073

Responses to and Reflections on Clinical Skills Teaching and Assessment during COVID-19: A Global Survey

2023· article· en· W4386332512 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca S. V. Parkes, Rikke Langebæk, Jannie Wu, Dean A. Hendrickson, José Luis Ciappesoni, F. X. Laleye, Sarah Baillie

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)WorkloadThematic analysisFocus groupPandemicOnline teachingPsychologyMedicineQualitative researchSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical skills are traditionally taught face-to-face with a focus on hands-on learning. The COVID-19 pandemic forced institutions to adjust their teaching and assessment. This project investigated how veterinary schools adapted clinical skills teaching and assessment, and identified resulting changes and innovations that will progress clinical skills teaching in the future. An online survey was developed and disseminated using QuestionPro. The survey was written in English, translated into French, Spanish and Chinese to encourage international participation, and was open from December 2021 to May 2022. Data were analyzed descriptively and using thematic analysis. Responses came from 91 institutions from 48 countries. During COVID-19, most institutions (70.3%) used a combination of face-to-face and synchronous online classes. Classes were cancelled at certain times by 50.5% of institutions. Almost all institutions (92.3%) provided additional support, including self-directed online learning (e.g., flipped classroom), packs of equipment for students to use at home, online peer tutoring and 'bootcamp' or catch-up sessions. Three themes were identified for beneficial changes to clinical skills teaching that will be kept: the use of the flipped classroom, students having equipment at home for practice and smaller group sizes where possible. During COVID-19, 86.8% of institutions made changes to clinical skills assessments. The use of videos for assessments was identified as a benefit that some institutions would keep. Significant challenges were experienced by teachers, including a high workload. The pandemic inevitably resulted in changes in clinical skills teaching and assessment, but the experiences gained have potential to result in long-term benefits.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,390 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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