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Enregistrement W4391745822 · doi:10.1007/s10459-023-10310-2

The case for metacognitive reflection: a theory integrative review with implications for medical education

2024· review· en· W4391745822 sur OpenAlexaff
Jerusalem Merkebu, Mario Veen, Shera Hosseini, Lara Varpio

Notice bibliographique

RevueAdvances in Health Sciences Education · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniformed Services University of the Health SciencesHenry M. Jackson FoundationU.S. NavyU.S. Department of Defense
Mots-clésMetacognitionReflection (computer programming)Medical educationPsychologyMathematics educationMedicineComputer scienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concepts of metacognitive reflection, reflection, and metacognition are distinct but have undergone shifts in meaning as they migrated into medical education. Conceptual clarity is essential to the construction of the knowledge base of medical education and its educational interventions. We conducted a theoretical integrative review across diverse bodies of literature with the goal of understanding what metacognitive reflection is. We searched PubMed, Embase, CINAHL, PsychInfo, and Web of Science databases, including all peer-reviewed research articles and theoretical papers as well as book chapters that addressed the topic, with no limitations for date, language, or location. A total of 733 articles were identified and 87 were chosen after careful review and application of exclusion criteria. The work of conceptually and empirically delineating metacognitive reflection has begun. Contributions have been made to root metacognitive reflection in the concept of metacognition and moving beyond it to engage in cycles of reflection. Other work has underscored its affective component, transformational nature, and contextual factors. Despite this merging of threads to develop a richer conceptualization, a theory of how metacognitive reflection works is elusive. Debates address whether metacognition drives reflection or vice versa. It has also been suggested that learners evolve along on a continuum from thinking, to task-related reflection, to self-reflection, and finally to metacognitive reflection. Based on prior theory and research, as well as the findings of this review, we propose the following conceptualization: Metacognitive reflection involves heightened internal observation, awareness, monitoring, and regulation of our own knowledge, experiences, and emotions by questioning and examining cognition and emotional processes to continually refine and enhance our perspectives and decisions while thoughtfully accounting for context. We argue that metacognitive reflection brings a shift in perspective and can support valuable reconceptualization for lifelong learning.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0190,019
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,509 · 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'étudeSans objet
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

Citations42
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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