Learning Through Teaching: How Physicians Learn Medicine in Authentic Clinical Contexts
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Little is known about the clinical knowledge and skills that are acquired by physicians through teaching, how such learning occurs, or the factors that influence this process. This study explored how physicians acquire clinical knowledge and skills through clinical teaching and examined the contextual elements that influence this learning. METHOD: Two theoretical frameworks informed this interpretive description study: situated learning and cognitive apprenticeship. From March to November 2021, semistructured interviews and follow-up discussions were conducted at McGill University with clinician-teachers who regularly supervise internal medicine residents. Participants were asked to describe how they learned clinical medicine through spontaneous clinical teaching, guided by questions relating to what they learned, memorable teaching moments, and factors influencing this learning. Data were analyzed iteratively, using both a deductive and inductive approach. RESULTS: Of the 87 contacted physicians, 45 responded, expressing interest (n = 22) or declining participation (n = 23), and 42 did not respond. All 22 clinicians who responded positively were interviewed, with 7 follow-up discussions. Results suggested that clinician-teachers encountered myriad opportunities to learn clinical medicine during spontaneous interactions with trainees. These interactions, embedded in authentic patient care, were influenced by clinician-teacher characteristics, trainee characteristics, and contextual affordances. Clinician-teachers were stimulated to learn by trainee presence and through discrete interactions with trainees. These stimuli often led to feelings of "performative pressure" to role model and teach effectively or "slowing down" in thinking, prompting clinician-teachers to engage in learning processes (e.g., reflection, collaboration, and articulation), which resulted in knowledge acquisition, reinforcement, and refinement. CONCLUSIONS: Learning through teaching is an underappreciated strategy that can help clinician-teachers improve their clinical knowledge and skills. This study uncovered some of the processes through which clinicians learn during spontaneous clinical teaching and the factors that modulate this learning.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| 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 | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».