Concordance of judgement: A tool to foster the development of professionalism in dentistry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Developing professionalism notably involves learning how to make professional judgements in ambiguous situations. The Concordance of Judgement Test (CJT) is a learning tool that was proposed to develop professionalism competencies, but it was never performed in dentistry or used with a synchronous methodology. The present study evaluated the feasibility of the use of CJT in the context of dental education, to foster professionalism and stimulate reflexivity and discussion. MATERIALS AND METHODS: After different steps of optimization, a questionnaire presenting 12 vignettes was submitted to 33 Canadian students. Second, after an additional optimization, a questionnaire of 7 vignettes was submitted to 87 French students. An immediate educational feedback was proposed after each vignette to promote reflexivity and discussions during the experience. RESULTS: The overall experience of the students was reported as good, thanks to the feedback of real-life situations. This promoted reflexivity and stimulated discussion between students and educators regarding professionalism issues. The students considered CJT as a relevant and well-adapted tool, and reported positive feelings regarding the inter-university aspect of the activity. The mean score of the panel members was close to 80/100 and the mean score of the students was 5 to 10 points lower, which is in agreement with docimological performance. CONCLUSION: The results suggested that the use of CJT in a synchronous way was a feasible and relevant tool to motivate the students to improve their professionalism, and to stimulate their reflexivity and discussion. The students reported positive experience with CJT, and we believe that this tool can be integrated in the dental curriculum.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».