Understanding the Factors that Affect the Assessment of Student Performance in Pharmacy Practicums
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore factors that may influence a practice educator's assessment of an entry-to-practice pharmacy student during inpatient direct patient care practicums. METHODS: This was a qualitative analysis of semi-structured interviews of existing practice educators from a variety of hospital practice environments. Participants were asked to assess a fictional case of a student's work, which provided a framework for a broader discussion of assessment practices. Interviews were transcribed and subjectively analyzed for themes and factors that each study participant considered for the case and in their past precepting experiences. RESULTS: A total of 13 participants consented and were interviewed. Identified themes included the quality of student work, key aspects of the student's performance, professionalism, and the complexity of the patient assigned to the student. There was significant heterogeneity in both the assessment of the fictional student and the factors that influenced each participant's assessment. It was clear that not all guidance provided by the academic institution is read or followed. Participants described challenges in applying the assessment rubric, including lack of time, training, resources, knowledge of the degree requirements/structure, and psychological factors inherent in high-stakes courses. CONCLUSION: Complex, varied, and often contradictory factors are used by experiential practice educators in their assessment of pharmacy students on practicum. These findings lead to inconsistency and heterogeneity when assessing a mock case and actual students. Educators should consider mandatory training to ensure those who assess students have an understanding of practicum course expectations and assessments.
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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 | 0,022 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».