Cross-Sectional Survey of Student and Faculty Experiences with Feedback and Assessment of Clinical Competency on Final Year Rotations at American Association of Veterinary Medical Colleges (AAVMC) Member Institutions
Notice bibliographique
Résumé
The clinical experiences, feedback, and assessment that veterinary students receive during final year rotations have a significant impact on whether they will achieve entry-level competency at the time of graduation. In this study, a cross-sectional survey was administered to American Association of Veterinary Medical Colleges (AAVMC) member institutions to collect baseline data about current feedback and assessment practices to identify key target areas for future research and educational interventions. Responses were received from 89 faculty and 155 students distributed across 25 universities. The results indicated that there are significant gaps between evidence-based approaches for delivering feedback and assessment and what was being implemented in practice. Most feedback was provided to students in the form of end-of-rotation evaluations sometimes several weeks to months after the rotation finished when faculty were unlikely to remember specific interactions with students and there were limited opportunities for students to demonstrate progress towards addressing identified concerns. Although the most valuable type of feedback identified by students was verbal feedback delivered shortly after clinical experiences, this method was often not used due to factors such as lack of time, poor learning environments within veterinary teaching hospitals, and lack of faculty training in delivering effective feedback. The results also indicated potential challenges with how non-technical domains of competence within the AAVMC Competency-Based Veterinary Education (CBVE) Framework are currently evaluated. Finding avenues to improve feedback and assessment processes in final year clinical settings is essential to ensure that veterinary students are adequately prepared for practice.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».