Identifying the exceptional learner in medical education: A doing vs. being framework
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aims to understand what is known about the high performing or exceptional learner in medical education. There is a rich literature about learners in difficulty, yet little is known about those performing at the high end, also known as exceptional learners. METHODS: A qualitative study was undertaken whereby 15 faculty members at the University of Toronto were interviewed to explore their experiences with these learners. RESULTS: Based on the findings, we developed a framework to categorize characteristics of exceptional learners by differentiating them as either 'Being' (a pre-existing attribute or set of values that the learner possesses from the start of training) or 'Doing' (demonstrable characteristics that can be observed or measured). Using this framework, we identified five characteristics in the category of 'Being', five in the category of 'Doing', and two that could be situated in either or both. CONCLUSION: Utilizing this framework to describe exceptional learners will aid teachers in identifying them early in their training so that their training experience can be enhanced. This novel approach contributes to our knowledge of the exceptional medical learner. The optimization of the training experience will maximize the opportunity to ensure that these learners reach their full potential to contribute to the healthcare system.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».